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Record W4386068814 · doi:10.1002/lemi.202359140

Altersbedingte Unterschiede in der Aufnahme und Verteilung alimentärer Maillard‐Reaktionsprodukte in Mäusen

2023· article· de· W4386068814 on OpenAlexaff
S. Müller, Jana Raupbach, Anne Hellwig, Tilman Grune, Thomas Henle

Bibliographic record

VenueLebensmittelchemie · 2023
Typearticle
Languagede
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicAdvanced Glycation End Products research
Canadian institutionsNutrasource
Fundersnot available
KeywordsChemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Maillard-Reaktionsprodukte (MRP) wie N--Fructoselysin (FL), N--Carboxymethyllysin (CML) und Pyrralin werden alimentr ber die Nahrung aufgenommen und sollen in vivo die Entstehung von oxidativem Stress sowie Entzndungsprozesse begnstigen [1].Tessier et al. (2016) konnten nach Ftterung von isotopenmarkiertem, proteingebundenem CML dieses in den Nieren, dem Ileum, Colon und den Lungen detektieren, jedoch erfolgte hier keine Unterscheidung zwischen freiem und proteingebundenen CML in den Organen [2].Im Alter verschlechtert sich die Verdauung von Proteinen und die Aufnahme von Aminosuren verringert sich [3].Dies knnte sich auf die Absorption von MRP bei lteren Individuen auswirken und so die mit einer Akkumulation mglicherweise einhergehenden physiologischen Konsequenzen beeinflussen.12 und 72 Wochen alte C57BL/6N-Muse wurden in einer 30-tgigen Ftterungsstudie in vier Gruppen von je 8 Tieren mit unterschiedlich dotiertem Standardfutter gefttert.Casein aus Kuhmilch (Roh-Casein) wurde synthetisch mit im Protein gebundenem 13 C2-CML, 13 C6-FL oder 13 C6-Pyrralin angereichert (Tagesaufnahmen pro kg Krpergewicht: 13 C6-FL 10-20 mg, 13 C2-CML 5-10 mg, 13 C6-Pyrralin 2,4-4,8 mg/kg).Dem Futter der Kontrollgruppe wurde Roh-Casein in der gleichen Menge (0,4 %) zugesetzt.An Tag 29 wurde Spontanurin der Versuchstiere gesammelt.Nach Entnahme und Aufarbeitung wurden die freien MRP in Organen, Plasma und Urin mittels LC-ESI-MS/MS quantifiziert.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.469
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.307 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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