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Enregistrement W3175927556 · doi:10.1096/fasebj.26.1_supplement.1026.14

Cholesterol‐lowering effects of Northern wild rice in LDL receptor knockout mice

2012· article· en· W3175927556 sur OpenAlexaffabout
Mohammed H. Moghadasian, Khuong Le, Zhaohui Zhao, Tiffany Nicholson, Chunyan Goh, Paymahn Moghadasian, Fatemeh Askarian, Trust Beta

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGABA and Rice Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolLDL receptorTriglycerideKnockout mouseBiologyWhite riceAnimal scienceEndocrinologyInternal medicineReceptorMedicineFood scienceLipoprotein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have recently reported that Northern wild rice produced in Manitoba, Canada possesses higher antioxidant properties as compared to conventional white rice. This observation plus other data from available literature suggest that Northern wild rice may have anti‐atherogenic properties. The objective of the current study was to investigate potential lipid‐modifying and anti‐atherogenic properties of Northern wild rice in LDL receptor knockout mice. Sixteen 4‐week male LDL receptor knockout mice were divided into two groups of 8 each. These experimental groups received a semi‐synthetic diet containing 0.06% (w/w) cholesterol; carbohydrates in this diet were replaced with Northern wild rice and used for the “treated group.” The experiment will be carried out for 24 weeks. Plasma total cholesterol and triglyceride levels were estimated at baseline and every four weeks using standard enzymatic kits. Body weight and estimated 24‐hour food consumption were recorded. These data are summarized in the following Table. Data suggest strong cholesterol‐lowering activities for Northern wild rice in this animal model. It is most likely that such reductions in total cholesterol levels will lead to significant reductions in atherogenesis by the end of the study. This study was supported by Agriculture Research and Development Initiative (ARDI), Winnipeg, Manitoba, Canada.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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