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Enregistrement W4286238848 · doi:10.3389/fendo.2022.904754

Ghrelin and the Control of Energy Balance in Females

2022· review· en· W4286238848 sur OpenAlexafffund
Andrea Smith, Barbara Woodside, Alfonso Abizaid

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGhrelinOrexigenicHormoneInternal medicineEndocrinologyEstrogenEnergy homeostasisBiologyPeptide hormoneHomeostasisMedicineNeuropeptideObesityReceptorNeuropeptide Y receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ghrelin is considered one of the most potent orexigenic peptide hormones and one that promotes homeostatic and hedonic food intake. Research on ghrelin, however, has been conducted predominantly in males and particularly in male rodents. In female mammals the control of energy metabolism is complex and it involves the interaction between ovarian hormones like estrogen and progesterone, and metabolic hormones. In females, the role that ghrelin plays in promoting feeding and how this is impacted by ovarian hormones is not well understood. Basal ghrelin levels are higher in females than in males, and ghrelin sensitivity changes across the estrus cycle. Yet, responses to ghrelin are lower in female and seem dependent on circulating levels of ovarian hormones. In this review we discuss the role that ghrelin plays in regulating homeostatic and hedonic food intake in females, and how the effects of ghrelin interact with those of ovarian hormones to regulate feeding and energy balance.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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