Prenatal exposure to diabetes or cigarette smoke and postnatal sensitivity to cigarette smoke v1
Notice bibliographique
Résumé
Prenatal exposure to maternal diabetes and cigarette smoke have been linked with negative respiratory consequences for offspring, including increasing risk for asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). This project aims to explore how prenatal factors influence offspring sensitivity to cigarette smoke later in life, as a surrogate for COPD risk. Downstream indicators of lung function, inflammation, and tissue for molecular analysis were collected. All the procedures for this study were done in accordance with University of Manitoba Animal Ethics (#21-011). In keeping with the 3R's of animal research, a single control group was used in this study, exposures and data were collected at the same time as the experimental groups. In this way, the control mice act as a relevant comparator for multiple prenatal exposures without necessitating separate control groups. There are four prenatal exposure groups generated from this protocol: Control (low-fat diet and room air), Maternal Diabetes (high-fat diet and room air), Maternal Smoking (low-fat diet and cigarette smoke), and Maternal Diabetes with Smoking (high-fat diet and cigarette smoke). The two aims of this project were to address 1) whether individual prenatal factors influence offspring sensitivity to cigarette smoke, 2) if prenatal exposure interact to influence influence cigarette smoke sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».