Dairy Protein Attenuates Weight Gain in Obese Rats Better Than Whey or Casein Alone
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that dietary calcium (Ca) and particularly dairy foods may attenuate weight gain and improve symptoms of the metabolic syndrome. The purpose of this study was to determine the effect of different Ca-enriched dairy protein sources on the prevention of weight gain in Sprague-Dawley diet-induced obese (DIO) rats. Twelve week-old DIO rats were assigned to one of eight ad libitum diets that varied in protein source (casein, whey, or complete dairy), Ca content (0.67 or 2.4%) and energy level (high fat/high sucrose (HFHS); or normal calorie density (NC)). Body composition and response to a meal tolerance test (MTT) were measured. Average daily caloric intake did not differ within normal or high energy density groups. At the end of 8 weeks, the dairy/HFHS/0.67% and 2.4% groups had significantly lower body weight than all other HFHS groups. The dairy/HFHS/0.67% and 2.4% groups also had lower body fat and greater lean mass expressed as a percent (P < 0.05). Homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA(IR)) was lowest for dairy/HFHS/0.67% and significantly different from whey/HFHS/0.67% and 2.4%. Independent of protein source, high Ca decreased plasma insulin at 30 min in the MTT more so than low Ca (P < 0.05). Hepatic sterol regulatory element-binding protein (SREBP1c) and peroxisome proliferator-activated receptor-gamma (PPARgamma) mRNA was downregulated by dairy and whey compared to casein in the HFHS/0.67% diets. Overall, these data suggest that complete dairy improves body composition and insulin sensitivity to a greater extent than whey or casein alone.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».