Effects of Dietary Beef and Chicken With and Without High Amylose Maize Starch on Blood Malondialdehyde, Interleukins, IGF-I, Insulin, Leptin, MMP-2, and TIMP-2 Concentrations in Rats
Notice bibliographique
Résumé
Dietary red and processed meats may increase risk of colorectal cancer (CRC), whereas fiber may be protective. Recently, we demonstrated that dietary beef causes greater colonic DNA strand breakage than equivalent levels of chicken in rats and that resistant starch (RS) as 20% high amylose maize starch (HAMS) attenuated the damage. From that study, we now report measures of circulating factors that may influence CRC initiation or progression including malondialdehyde (MDA), leptin, insulin-like growth factor-I (IGF-I), insulin, matrix metalloproteinase-2 (MMP-2), tissue inhibitor of MMP-2 (TIMP-2), interleukins (IL), and short chain fatty acids. MDA levels were increased by beef diets relative to the chicken diets. Leptin concentrations, which were lower for chicken than beef at the 35% level in the absence of HAMS, were lowered by HAMS. Higher dietary chicken (but not beef) increased IGF-I irrespective of HAMS feeding. Higher levels of chicken resulted in greater insulin concentrations than for beef in rats fed HAMS. Without dietary HAMS, TIMP-2 concentration increased in response to both meats but was highest for chicken. MMP-2 and TIMP-2 concentrations were higher for HAMS diets. IL-1beta and IL-12 concentrations were lowered by HAMS feeding. Colonic DNA strand breakage was positively associated with circulating leptin and MDA concentrations as well as tissue MDA concentrations and negatively associated with plasma TIMP-2 concentration. MMP-2 and TIMP-2 positively correlated with hepatic portal butyrate levels but leptin concentrations correlated negatively. These results suggest diets high in meat or RS could influence cancer initiation or progression by changes in circulating levels of hormones and other factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».