Plasma carnosine, but not muscle carnosine, attenuates high-fat diet-induced metabolic stress
Notice bibliographique
Résumé
There is growing in vivo evidence that the dipeptide carnosine has protective effects in metabolic diseases. A critical unanswered question is whether its site of action is tissues or plasma. This was investigated using oral carnosine versus β-alanine supplementation in a high-fat diet rat model. Thirty-six male Sprague-Dawley rats received a control diet (CON), a high-fat diet (HF; 60% of energy from fat), the HF diet with 1.8% carnosine (HFcar), or the HF diet with 1% β-alanine (HFba), as β-alanine can increase muscle carnosine without increasing plasma carnosine. Insulin sensitivity, inflammatory signaling, and lipoxidative stress were determined in skeletal muscle and blood. In a pilot study, urine was collected. The 3 HF groups were significantly heavier than the CON group. Muscle carnosine concentrations increased equally in the HFcar and HFba groups, while elevated plasma carnosine levels and carnosine-4-hydroxy-2-nonenal adducts were detected only in the HFcar group. Elevated plasma and urine N(ε)-(carboxymethyl)lysine in HF rats was reduced by ∼50% in the HFcar group but not in the HFba group. Likewise, inducible nitric oxide synthase mRNA was decreased by 47% (p < 0.05) in the HFcar group, but not in the HFba group, compared with HF rats. We conclude that plasma carnosine, but not muscle carnosine, is involved in preventing early-stage lipoxidation in the circulation and inflammatory signaling in the muscle of rats.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».