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Enregistrement W4363677663 · doi:10.1002/star.202200281

Antidiabetic Effect of Chinese yam (<i>Dioscorea opposita</i> Thunb.) in High‐Fat Diet/Streptozotocin‐Induced Diabetic Rats

2023· article· en· W4363677663 sur OpenAlexaff
Aizhen Zong, Qianqian Guan, Wenxin Ma, Lina Liu, Min Jia, Fangling Du, Tongcheng Xu

Notice bibliographique

RevueStarch - Stärke · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesBeijing Technology and Business UniversityShandong Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGlycated hemoglobinInternal medicineEndocrinologyStreptozotocinDiabetes mellitusMedicineInsulinChemistryType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to assess the effect of different doses of Chinese yam (CY) on a high‐fat diet (HFD) and a streptozotocin‐induced diabetic rat model, using resistant starch (RS) as a positive control. Rats in the normal control and diabetes model (DM) groups are fed the standard diet and HFD, respectively. The RS and CY‐intervention groups are fed with a special HFD, in which starch, maltodextrin, and sucrose in the HFD are replaced completely with RS or CY powder in different proportions: 33.33% (1/3), 66.67% (2/3), and 100% respectively. The results show that CY powder can decrease serum levels of total triglycerides, total cholesterol, low‐density lipoprotein cholesterol, fasting blood glucose, and glycated hemoglobin, lower abdominal fat weight and abdominal fat index, increase levels of insulin and hepatic glycogen, and improve glucose tolerance and insulin sensitivity in diabetic rats. In addition, CY reduces oxidative stress and inflammation and reduces spleen weight and spleen index in diabetic rats. Notably, CY shows higher efficacy than RS in glucose tolerance and serum insulin and nitric oxide levels. This study suggests that CY powder may replace RS as a functional food in diabetic diets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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