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Enregistrement W3217546271

Dietary lactalbumin and lactoferrin interact with inulin to modulate energy balance in obese rats.

2017· article· en· W3217546271 sur OpenAlexaff
Arashdeep Singh, Rizaldy C. Zapata, Adel Pezeshki, Prasanth K. Chelikani

Notice bibliographique

RevueDefault journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoferrinInulinChemistryEndocrinologyLactalbuminLeptinInternal medicineLean body massEnergy balancePostprandialFood scienceInsulinBody weightObesityMedicineBiologyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine whether diets enriched with the whey protein components lactalbumin and lactoferrin interact additively with inulin to improve energy balance by decreasing food intake and body weight (BW). Methods In four experiments, diet-induced obese rats were randomized to diets containing either lactalbumin or lactoferrin at low (20% kcal) or high (40% kcal) doses, and inulin at low (7.5% w/w) or high (15% w/w) doses, alone or in combination. Energy intake (EI), energy expenditure (EE), respiratory quotient (RQ), BW, body composition, plasma insulin, and leptin concentrations were measured. Results Lactalbumin and inulin at low doses were ineffective, whereas high doses additively decreased EI and RQ. Low doses of lactoferrin and inulin additively decreased EI, BW, fat and lean mass, and RQ. High doses of lactoferrin and inulin additively decreased EI, supra-additively decreased BW, fat, and lean mass, and also decreased RQ and plasma leptin concentrations. Conclusions High doses of lactalbumin and inulin additively decreased EI. Importantly, lactoferrin and inulin at both low and high dose combinations, additively or supra-additively, decreased EI, BW, and adiposity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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