Mix of Allegedly Functional Components Improves Metabolic Syndrome Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Food is one of the main factors that diminish the risk of development of chronic diseases in humans. In view of this fact, increasing attention has focused on the production and consumption of foods that help reduce this risk. Besides, metabolic syndrome risk factors are increasing in almost all populations of the world. Therefore, the objective of this work was to evaluate the effects of a mixture of ingredients containing textured soy protein, wheat bran, oats, black sesame seeds, white sesame seeds, brown linseed, granola and brown sugar on the biochemical profile, body weight and intestinal motility of Wistar rats. Methods: The experiment involved male rats, which were divided into two groups: one that ingested the mix and the other a control group. Results: After 40 days of treatment, it was found that body weight, total cholesterol, triglycerides, and glucose levels were reduced and HDL-c increased. Intestinal transit time was also improved. Conclusion: It was concluded that the use of this mix had beneficial effects on the metabolic profile contributing to the prevention of metabolic syndrome risk factors and improved intestinal transit of Wistar rats. J Endocrinol Metab. 2015;5(4):238-244 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jem292w
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».