Lingonberry (<i>Vaccinium vitis-idaea</i> L.) Exhibits Antidiabetic Activities in a Mouse Model of Diet‐Induced Obesity
Notice bibliographique
Résumé
Vaccinium vitis-idaea, commonly known as lingonberry, has been identified among species used by the Cree of Eeyou Istchee of northern Quebec to treat symptoms of diabetes. In a previous study, the ethanol extract of berries of V. vitis-idaea enhanced glucose uptake in C2C12 muscle cells via stimulation of AMP-activated protein kinase (AMPK) pathway. The purpose of this study was to examine the effect of plant extract in a dietary mouse model of mild type 2 diabetes. C57BL/6 mice fed a high-fat diet (HFD, ∼35% lipids) for 8 weeks that become obese and insulin-resistant (diet-induced obesity, DIO) were used. Treatment began by adding V. vitis-idaea extract to HFD at 3 different concentrations (125, 250, and 500 mg/Kg) for a subsequent period of 8 weeks (total HFD, 16 weeks). The plant extract significantly decreased glycemia and strongly tended to decrease insulin levels in this model. This was correlated with a significant increase in GLUT4 content and activation of the AMPK and Akt pathways in skeletal muscle. V. vitis-idaea treatment also improved hepatic steatosis by decreasing hepatic triglyceride levels and significantly activated liver AMPK and Akt pathways. The results of the present study confirm that V. vitis-idaea represents a culturally relevant treatment option for Cree diabetics and pave the way to clinical studies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».