MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387931086 · doi:10.1152/ajpendo.00065.2023

The metabolic benefits of substituting sucrose for maple syrup are associated with a shift in carbohydrate digestion and gut microbiota composition in high-fat high-sucrose diet-fed mice

2023· article· en· W4387931086 sur OpenAlexafffund
Arianne Morissette, Diana Majolli André, Anne-Laure Agrinier, Thibault Varin, Geneviève Pilon, Nicolas Flamand, Vanessa P. Houde, André Marette

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Products and Biological Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésSucroseDigestion (alchemy)PrebioticFood scienceMapleSugarCarbohydrateComposition (language)Gut floraMaple syrup urine diseaseChemistryBiochemistryBiologyAmino acidBotanyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural sweetener maple syrup has sparked much interest as an alternative to refined sugars. This study aimed to investigate whether the metabolic benefits of substituting sucrose with an equivalent dose of maple syrup could be linked to changes in gut microbiota composition and digestion of carbohydrates in obese mice. We demonstrated that maple syrup is less detrimental than sucrose on metabolic health and possesses a prebiotic-like activity through novel gut microbiota and liver mechanisms.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Physiology-Endocrinology and MetabolismMême sujetNatural Products and Biological ResearchTravaux en français237 207