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Enregistrement W35485096 · doi:10.18388/abp.2020_5983

The Prince George Metis Elders documentary project, installation (interactive video)

2010· article· en· W35485096 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Foster, Mike Evans, Andrew Connors

Notice bibliographique

RevueActa Biochimica Polonica · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetisGeorge (robot)Visual artsArtHistoryArt historyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus is the syndrome associated with metabolism having complicated pathogenesis and its morbidity rate is rapidly increasing every year. The present study investigated the preventive effect of salicin ether against type-2 diabetes and explored the underlying mechanism. Salicin ether reduced PPARγ-LBD level and transcriptional property of RXRα-PPARγ in 293T cells. The rosiglitazone significantly (p<0.01) increased grease droplet accumulation in adipocytes in comparison to control adipocytes. Increased grease droplet accumulation by rosiglitazone in adipocytes was reversed on treatment with salicin ether in dose-dependent manner. Salicin ether treatment of the adipocytes effectively suppressed rosiglitazone induced expression of FAS, C/EBPα, aP2, and HMG-CoA genes. Treatment of the adipocytes with salicin ether led to a prominent decrease in rosiglitazone mediated increase in aP2, CHIP, and C/EBPα protein expression. The inhibitory effect of rosiglitazone on expression of p-Akt/t-Akt, PPARa, p-FoxO1/t-FoxO1, and p-AMPK/t-AMPK was significantly (p<0.01) alleviated in the adipocytes by salicin ether. In summary, the present study demonstrated that salicin ether suppressed PPARγ activity and adipocyte differentiation. Moreover, the activation of FoxO1/Akt/AMPK was up-regulated and FAS/EBPα/aP2/HMG-CoA level inhibited by salicin ether in the adipocytes. Thus, salicin ether may be studied further for possible role in the treatment of diabetes.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0010,000
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 GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeSans objet
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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