Efecto de hidrolizados de caseína o soja sobre el metabolismo glucídico en ratas
Bibliographic record
Abstract
"El efecto de hidrolizados de caseína o soja sobre el metabolismo glucídico fue estudiado en ratas. Se determinaron las variaciones de la glicemia, insulinemia y aminoácidos plasmáticos después de alimentación por sonda con diferentes péptidos obtenidos por proteólisis de caseína o soja. Los productos de digestión fueron separados combinando diálisis, cromatografía de intercambio iónico y ultrafiltración. Dos proteínas enteras, tres fracciones peptídicas de cada proteína y dos mezclas de L-aminoácidos simulando la composición de la proteína entera fueron suministradas a las ratas mediante sonda nasogástrica (gavage). Las fracciones del hidrolizado de caseína produjeron niveles de insulinemia más elevados que las de la soja, con excepción de los péptidos con masa molecular entre 10 y 1 kDa. No se encontraron diferencias significativas (p<0,05) de insulinemia dentro de las fracciones del hidrolizado de caseína. El nivel de insulina plasmática luego del gavage con la fracción peptídica de la soja S10-1 fue significativamente más elevado que con otros grupos peptídicos de la soja. Elevaciones significativas de insulina se observaron luego de los gavage con L-aminoácidos libres. Correlaciones directas fueron observadas en la insulinemia con los niveles plasmáticos de Tre (p<0,01, r=0,78), Glu (p<0,01, r=0,85), Pro (p<0,01, r=0,76), Ala (p<0,05, r=0,66), Met (p<0,05, r=0,71), Fen (p<0,05, r=0,69) e His (p<0,05, r=0,71). Los resultados muestran que cuando se administran con glucosa, la insulinemia en la rata puede ser influenciada por la naturaleza de los péptidos de la soja, mientras que estas diferencias no se observaron en los péptidos de la caseína."
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".