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Enregistrement W3117774704

The effects of a high-fat diet and bacterial lipopolysaccharide (LPS) induced inflammation on pregnancy and fetal development in mice

2020· dissertation· en· W3117774704 sur OpenAlexfundno aff
Natasha Virginkar

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBC Children's Hospital
Mots-clésLipopolysaccharideInflammationFetusPregnancyBiologyImmunologyMedicineAndrologyMicrobiologyChemistryGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammation during pregnancy can disturb maternal tolerance of the fetus. In mice, maternal high-fat diet (HFD) induces inflammation without pregnancy complications. I hypothesised that an additional inflammatory insult would exacerbate the immune response, leading to serious complications. To test this, I developed a HFD/LPS model, where female mice were fed a high-fat or low-fat diet prior to mating, and then treated with either bacterial lipopolysaccharide (LPS), an inflammatory stimulant, or a control. Diet, LPS or a diet-LPS interaction had no effect on fetal and placental parameters or maternal levels of TNF-α, an inflammatory marker (p>0.05). Furthermore, fetal and placental parameters did not differ between HFD mice that were prone or resistant to weight-gain. While diet or a diet-LPS interaction did not affect pregnancy, LPS treatment alone caused complete fetal loss in some mice (p<0.05). These findings suggest that LPS does not exacerbate the inflammatory effects of HFD in pregnant mice.

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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,962

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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