CARACTERIZAÇÃO DA EXPRESSÃO DE RECEPTORES DE INTERLEUCINA-6 (IL-6R) EM NEURÔNIOS HIPOTALÂMICOS
Bibliographic record
Abstract
ResumoA obesidade é um problema de saúde pública ascendente.Sua prevalência mundial mais que dobrou desde 1980, atingiu 603.7 milhões de adultos até 2015.Sem alvos terapêuticos eficientes, está relacionada, dentre outros fatores, ao desequilíbrio do balanço energético.O obejtivo desse trabalho foi caracterizar a expressão dos receptores de interleucina-6 em neurônios hipotalâmicos envolvidos no controle da fome e saciedade.Trata-se de um estudo experimental com camundongos swiss albinus machos, tratados com dieta padrão ou hiperlipídica por uma, duas ou quatro semanas.Os animais foram perfundidos e tiveram o hipotálamo analisado por imunofluorescência de dupla marcação caracterizando receptores de Interleucina-6 e neurônios ore/anorexigênicos em cortes hitológicos congelados da região da eminência mediana.Foi utilizado test t student e análise qualitativas das imagens, considerado significativo p<0.05.Os Animais em dieta hiperlipídica apresentaram maior ganho de peso e aumento significativo na ingestão calórica.IL-6R e IL-6 estão expressos e se colocalizam com neurônios POMC e NPY.Quando expostos a dieta hiperlipídica há mudanças no padrão de marcação.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".