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Enregistrement W4213075867 · doi:10.1016/j.dib.2022.107961

Data on body mass, glucose tolerance and bone phenotype of mice with osteogenesis imperfecta on long-term low-fat and high-fat diets

2022· article· en· W4213075867 sur OpenAlexafffund
Josephine T. Tauer, Iris Boraschi-Diaz, Svetlana V. Komarova

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésOsteogenesis imperfectaObesityEndocrinologyPhenotypeInternal medicineFat massBone massBiologyMedicinePathologyGeneticsOsteoporosisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Male and female mice with a dominant severe bone fragility disorder, osteogenesis imperfecta, and their wild-type littermates (FVB background) were challenged with a long-term (26 weeks) high-fat diet to evaluate the development of obesity and glucose intolerance. Here we present data for the measurements of body mass, the outcome of glucose tolerance tests during the long-term diet, as well as organ weights and bone phenotype at the end of the study. Interpretation of the data and further in-depth analysis can be found in the article "Male but not female mice with severe osteogenesis imperfecta are partially protected from high-fat diet-induced obesity." by Tauer JT, Boraschi-Diaz I, Al Rifai O, Rauch F, Ferron M, Komarova SV, published in Molecular Genetics and Metabolism. The data presented here demonstrate individual mouse outcomes of long-term diet experiments that can be reused for comparative studies of diet-induced changes in wild-type mice on different backgrounds and different mouse models of osteogenesis imperfecta.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,649

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 ouverte0,0010,002
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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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