Distinctive effects of plant protein sources on renal disease progression and associated cardiac hypertrophy in experimental kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: Dietary soy protein reduces renal disease progression in a number of renal diseases, suggesting that plant compared with animal proteins may be renoprotective. The inclusion of other plant protein sources could enhance compliance of intervention diets, but the effects of other plant protein sources are not known. METHODS AND RESULTS: Weanling Han:SPRD-cy rats with experimental polycystic kidney disease were given hemp-, pea- and soy protein-based diets compared with the standard AIN 93G diet with casein as the protein source. Kidneys from diseased rats given diets which contained soy or hemp protein compared with casein-based diets were less enlarged, had lower fluid content, smaller cyst volumes, less fibrosis, lower chemokine receptor 2 (CCR2) levels and normalized serum creatinine levels. Soy and hemp protein diets also normalized heart size, which was enlarged in diseased compared with normal rats consuming casein. Kidneys from diseased rats given pea protein compared with casein were more enlarged and had higher fluid content and cyst volumes, despite growing better and having lower serum creatinine and renal chemokine receptor 2 levels, and similar levels of renal fibrosis. CONCLUSION: Not all plant proteins are equally protective in experimental kidney disease and associated cardiac hypertrophy.
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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) | 0,000 | 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 ».