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Enregistrement W3036387363 · doi:10.1139/cjpp-2019-0690

Mechanism and effects of fructose diphosphate on anti-hypoxia fatigue and learning memory ability

2020· article· en· W3036387363 sur OpenAlexvenueno aff
Chunna Liu, Chunhua Shao, Qi Du, Chaoran He, Xin‐Yuan Sun, Anqi Lou, Zhijie Ma, Junxian Yu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxia (environmental)ChemistryGlycogenInternal medicineFructoseEndocrinologyMedicineOxygenBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to investigate the mechanisms through which fructose diphosphate (FDP) causes anti-hypoxia and anti-fatigue effects and improves learning and memory. Mice were divided into three groups: low-dose FDP (FDP-L), high-dose FDP (FDP-H), and a control group. Acute toxic hypoxia induced by carbon monoxide, sodium nitrite, and potassium cyanide and acute cerebral ischemic hypoxia were used to investigate the anti-hypoxia ability of FDP. The tests of rod-rotating, mouse tail suspension, and swimming endurance were used to explore the anti-fatigue effects of FDP. The Morris water maze experiment was used to determine the impact of FDP on learning and memory ability. Poisoning-induced hypoxic tests showed that mouse survival time was significantly prolonged in the FDP-L and FDP-H groups compared with the control group (p < 0.05). In the exhaustive swimming test, FDP significantly shortened struggling time and prolonged the time of mass-loaded swimming; the rod-rotating test showed that endurance time was significantly prolonged by using FDP (p < 0.05). FDP significantly decreased lactate and urea nitrogen levels and increased hepatic and muscle glycogen and glucose transporter-4 and Na + -K + -ATPase (p < 0.05). To conclude, FDP enhances hypoxia tolerance and fatigue resistance and improves learning and memory ability through regulating glucose and energy metabolism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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