Effects of streptozotocin-induced diabetes mellitus on some bone turnover markers in the vertebrae of ovary-intact and ovariectomized adult rats
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus and estrogen deficit are known causes of osteopenia in animal models as well as in humans. In the present work, the combined effect of ovariectomy and diabetes was investigated. Diabetes was induced in ovary-intact and ovariectomized female Wistar rats with a single injection (50 mg/kg body weight, i.p.) of streptozotocin. The rats were administered insulin (I) daily or 17-beta estradiol (E2) on alternate days for a period of 35 days and sacrificed. Serum calcium (Ca2+), phosphorus (P), alkaline phosphatase (ALP), tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP), vertebral ALP, collagen, and glycosaminoglycans were estimated. The levels of serum Ca2+ and P increased in diabetic rats, but decreased after I or E2 treatments. Serum ALP and TRAP activity increased in the ovary-intact and ovariectomized diabetic rats. Vertebral ALP activity increased in ovariectomized diabetic rats, but decreased in diabetic rats, which were treated with I or E2. In the vertebrae, TRAP activity was elevated as a result of diabetes, but this was prevented by insulin or estradiol. Diabetes induced a decrease in total collagen in the vertebrae, while I or E2 treatment induced an increase. The levels of chondroitin sulphate and heparan sulphate decreased significantly in the vertebrae of both ovary-intact and ovariectomized diabetic rats, while hyaluronic acid increased. In conclusion, diabetes and ovariectomy each seem to affect the process of matrix formation and mineralization in the bone, and this is aggravated by the combination of diabetes and ovariectomy. The effects of I and E2 were similar, and both hormones reversed the changes brought about by diabetes.
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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 ».