Flaxseed enhances the beneficial effect of low-dose estrogen therapy at reducing bone turnover and preserving bone microarchitecture in ovariectomized rats
Notice bibliographique
Résumé
Our previous research showed greatest protection to vertebral bone mineral density and strength in ovariectomized (OVX) rats when lignan- and α-linolenic acid-rich flaxseed (FS) is combined with low-dose estrogen therapy (LD) compared with either treatment alone. This study determined the effects of combined FS+LD on serum and tissue markers of bone turnover and microarchitecture to explain our previous findings. Three-month-old OVX rats were randomized to negative control (NEG), FS, LD or FS+LD for 2 or 12 weeks, meaningful time points for determining effects on markers of bone metabolism and bone structure, respectively. Ground FS was added to the AIN-93M diet (100 g/kg diet) and LD (0.42 μg 17β-estradiol/(kg body weight·day)) was delivered by subcutaneous implant. Sham rats were included as positive control. Bone formation (e.g., osteocalcin), bone resorption (e.g., tartrate-resistant acid phosphatase-5β (TRAP-5β)), as well as osteoprotegerin (OPG) and receptor activator of nuclear factor κ-B ligand (RANKL) were analyzed from the 2-week study by commercial assays (serum) and (or) histology (vertebra). Vertebral bone microarchitecture was measured from the 12-week study using microcomputed tomography. In serum, FS+LD and LD induced lower TRAP-5β and osteocalcin, and higher OPG and OPG/RANKL ratio versus NEG and FS (p < 0.05). In vertebrae, FS+LD induced higher OPG and lower osteocalcin versus NEG (p < 0.01) and did not differ from LD and FS. FS+LD improved bone microarchitecture versus NEG, FS, and LD (p < 0.05). In conclusion, FS+LD protects bone tissue because of a reduction in bone turnover. However, elucidating the distinctive action of FS+LD on bone turnover compared with LD requires further investigation.
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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 ».