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Enregistrement W3017242973 · doi:10.1093/gerona/glaa093

Differential Effects of Long-Term Caloric Restriction and Dietary Protein Source on Bone and Marrow Fat of the Aging Rat

2020· article· en· W3017242973 sur OpenAlexafffund
Gustavo Duque, Ahmed Al Saedi, Daniel Rivas, Stéphanie Miard, Guylaine Ferland, Frédéric Picard, Pierrette Gaudreau

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalUniversité LavalMontreal Heart InstituteJewish General Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchRéseau québécois de recherche sur le vieillissement
Mots-clésCaloric theoryEndocrinologyLeptinInternal medicineCaseinBone marrowSoy proteinChemistryBiologyMedicineObesityFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term caloric restriction (CR) has been shown to be beneficial to various tissues and organs. In contrast, CR exerts differential effects on bone, which could be due in part to the nature of the protein regime utilized. Male Sprague Dawley rats (8-month-old) were subjected for 12 months to 40% CR in macronutrients and compared with rats fed ad libitum for the same period. Casein- and soy-fed groups were compared. There was a significant decrease in bone quality in both CR groups, which was independent of the source of protein in the diet. In contrast, the group fed soy protein ad libitum showed better bone quality and higher levels of bone formation compared with casein-fed animals. Notably, bone marrow adipocytes were not mobilized upon CR as demonstrated by an absence of change in adipocyte number and tissue expression of leptin. This study demonstrates that the negative effect of CR on bone quality could not be prevented by the most common protein regimes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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