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Enregistrement W4293182196 · doi:10.1038/s41598-022-18799-0

Insulin sensitivity is associated with the observed variation of de novo lipid synthesis and body composition in finishing pigs

2022· article· en· W4293182196 sur OpenAlexafffund
Hector H Salgado, C. Pomar, Marie‐France Palin, H. Lapierre, Marie-Pierre Létourneau-Montminy, J.P. Cant, Aline Remus

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésLipogenesisInternal medicineEndocrinologyInsulinAdipose tissueBiologyLipid metabolismMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Variations in body composition among pigs can be associated with insulin sensitivity given the insulin anabolic effect. The study objectives were to characterize this association and to compare de novo lipogenesis and the gene expression in the adipose tissue of pigs of the same genetic background. Thirty 30–95 kg of body weight (BW) pigs, catheterized in the jugular vein participated into an oral glucose tolerance test (OGTT; 1.75 g glucose/kg of BW) to calculate insulin-related indexes. The 8 fattest and the 8 leanest pigs were used to determine the relative mRNA abundance of studied genes. The rate of lipogenesis was assessed by incorporation of [U- 13 C]glucose into lipids. The QUICKI and Matsuda indexes negatively correlated with total body lipids (r = − 0.67 and r = − 0.59; P < 0.01) and de novo lipogenesis (r = − 0.58; P < 0.01). Fat pigs had a higher expression level of lipogenic enzymes ( ACACA , ACLY ; P < 0.05) than lean pigs. The reduced insulin sensitivity in fat pigs was associated with a higher expression level of glucose-6-phosphate dehydrogenase ( G6PD ) and a lower expression of peroxisome proliferator-activated receptor-gamma ( PPAR-γ ). In conclusion, pigs with increased body lipids have lower insulin sensitivity which is associated with increased de novo lipogenesis.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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