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目的基于大数据挖掘技术,探索现代大鼠肥胖模型建立的优选方案.方法运用数据库检索的方法,以"大鼠""肥胖""模型建立"(包括"造模""建模")为关键词,对1998-2017年的CNKI、WF、VIP三大数据库中大鼠肥胖模型建立的相关文献进行检索及梳理,筛选出有效文献104篇,对造模大鼠品系、产地、引种周龄、喂养饲料成分、饲料硬度处理、造模时长、药理补救方法、成功率等影响因素进行多维数据对比分析,探索大鼠肥胖模型建立的优选方案.结果综合分析得出,造模选用中国医科院研究所等培育出生3~4周、断乳后1周左右、适应性饲养3 d左右的SPF级雄性Wistar大鼠喂以作冷藏颗粒硬化处理的高蛋白(粗蛋白质24%、脂肪12%、碳水化合物42%、其他22%)饲料,必要时辅以氯丙嗪(齐齐哈尔第二制药有限公司H23020442)[1].结论经4~6周造模,为最优大鼠肥胖模型建立方案,成功65.0%~75.0%.

作者:张晓林;刘明军

来源:长春中医药大学学报 2019 年 35卷 1期

知识库介绍

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作者:
张晓林;刘明军
来源:
长春中医药大学学报 2019 年 35卷 1期
标签:
大鼠肥胖 肥胖模型 数据挖掘 优选方案 rat obesity obesity model data mining optimization scheme
目的基于大数据挖掘技术,探索现代大鼠肥胖模型建立的优选方案.方法运用数据库检索的方法,以"大鼠""肥胖""模型建立"(包括"造模""建模")为关键词,对1998-2017年的CNKI、WF、VIP三大数据库中大鼠肥胖模型建立的相关文献进行检索及梳理,筛选出有效文献104篇,对造模大鼠品系、产地、引种周龄、喂养饲料成分、饲料硬度处理、造模时长、药理补救方法、成功率等影响因素进行多维数据对比分析,探索大鼠肥胖模型建立的优选方案.结果综合分析得出,造模选用中国医科院研究所等培育出生3~4周、断乳后1周左右、适应性饲养3 d左右的SPF级雄性Wistar大鼠喂以作冷藏颗粒硬化处理的高蛋白(粗蛋白质24%、脂肪12%、碳水化合物42%、其他22%)饲料,必要时辅以氯丙嗪(齐齐哈尔第二制药有限公司H23020442)[1].结论经4~6周造模,为最优大鼠肥胖模型建立方案,成功65.0%~75.0%.