Abstract 592: Nutrigenomic Screening of Functional Foods Regulating Gluconeogenesis: A Zebrafish Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/rationale: Current anti-diabetic drug treatments have a variety of adverse side effects. Identifying functional foods with anti-diabetic properties may be the key to preventing and managing T2DM while minimizing side effects. Studies found that Pck-1 gene is often down-regulated by anti-diabetic drugs, as its enzyme is responsible for catalyzing the rate-limiting step of gluconeogenesis. In our study, we screened for functional foods that can down-regulate the expression of the Pck-1 gene. The newly emerged zebrafish (Danio rerio) is aptly suited for in vivo nutrigenomic screening due to its large clutch size and conservation of molecular pathways with humans, including those involved in glucose regulation. Methods: We exposed zebrafish larve (Tg(Pck-1:luc), a luminescent reporter line for Pck-1), at 4 days post fertilization (dpf) to extracts from forty functional fruits and vegetables. The level of Pck-1 expression was quantified by luminescence at 6 dpf. Extracts which resulted in a lower reading of luminescence were interpreted as functional foods that could successfully down-regulate Pck-1 expression, and therefore may be potential therapeutic for T2DM. We further validated our results using a fluorescent reporter line for Pck-1 (Pck-1:eGFP). Results: We completed toxicity assays on the functional food extracts to determine the optimal concentrations and conditions for nutrigenomic screening. Preliminary results show that bamboo and cherry extracts significantly reduced Pck-1 gene expression by two fold (p<0.05). Other functional food extracts, such as grape, cucumber, cabbage, spinach, flat beans, and lemon also reduced Pck-1 gene expression. Interestingly, garlic extracts increased Pck-1 gene expression. Conclusion and Discussion: We identified two functional food extracts that successfully reduced Pck-1 expression in zebrafish models. Increasing the intake of these two functional foods may regulate blood glucose levels in T2DM patients. Further research elucidating the active ingredient in these foods is required. The Pck-1 zebrafish model can be employed for further nutrigenomic screening and/or for drug discovery purposes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».