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Enregistrement W3149710726 · doi:10.1126/scitranslmed.abb0322

Increasing breast milk betaine modulates <i>Akkermansia</i> abundance in mammalian neonates and improves long-term metabolic health

2021· article· en· W3149710726 sur OpenAlexfundno aff
Sílvia Ribó, David Sánchez‐Infantes, Laura Martinez-Guino, Izaskun García‐Mantrana, Marta Ramon‐Krauel, Mireia Tondo, Erland Arning, Miquel Nofrarías, Óscar Osorio-Conles, Antonio Fernández-Pérez, Pedro González‐Torres, Judith Cebrià, Aleix Gavaldà‐Navarro, Empar Chenoll, Elvira Isganaitis, Francesc Villarroya, Mario Vallejo, Joaquím Segalés, Josep C. Jiménez‐Chillarón, Teodoro Bottiglieri, Ellen W. Demerath, David A. Fields, María Carmen Collado, Carles Lerín

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilNational Institutes of HealthEli Lilly and CompanyHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitute of GeneticsMedical Council of CanadaH2020 European Research CouncilEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAjinomoto Pharmaceuticals
Mots-clésBetaineOffspringLactationBreast milkPhysiologyBreast feedingEndocrinologyBiologyInternal medicineChemistryMedicinePregnancyBiochemistryPediatricsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to mouse pups during the lactation period partially replicated the effects of maternal breast milk betaine, including increased intestinal goblet cell number, lower adiposity, and improved glucose homeostasis during adulthood. These data demonstrate a link between breast milk betaine content and long-term metabolic health of offspring.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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