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Enregistrement W7037177982

Differential Effects of PPAR-γ Activation vs. Chemical or Genetic Reduction of DPP-4 Activity on Murine Bone Quality

2010· dissertation· en· W7037177982 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEcology and Conservation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvariectomized ratDifferential effectsTrabecular boneBone mineralBone remodelingOsteoporosisGenetic modelRatón
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study characterized the effects of two anti-diabetic drugs, a thiazolidinedione\n(TZD) and a Dipeptidyl Peptidase-4 (DPP-4) inhibitor on bone quality in a glucose\nintolerant mouse model. Bone quality in a DPP-4 -/- mouse model was also examined. Bone\nquality was evaluated through densitometry, mechanical testing and techniques to assess\nremodeling, structural and mineral properties.\nTZD treatment negatively affected trabecular mechanical properties in male, female\nand ovariectomized female (OVX) mice. Male mice exhibited the greatest effect due to TZD\ntreatment with reduced vertebral vBMD, trabecular structure and bone formation. DPP-4 inhibitor treatment improved vertebral vBMD and trabecular architecture in female mice but improvements were lost in females following OVX. Male, female and OVX mice\nexperienced increased trabecular mineralization due to DPP-4 inhibitor treatment. Genetic inactivation of DPP-4 did not produce a major bone phenotype in male and female mice but lead to reduced femoral geometry and mechanics in OVX mice.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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