Dietary fat and protein interact in suppressing neuropathic pain-related disorders following a partial sciatic ligation injury in rats
Notice bibliographique
Résumé
Chronic neuropathic sensory disorders (CNSD) of rats receiving a partial sciatic nerve ligation injury (the PSL model) are suppressed by dietary soy protein. Although previously shown to modify nociceptive behavior in acute pain models, dietary fat has never been tested for its putative analgesic properties in chronic pain states. Here we tested the role of dietary fat, protein and fat/protein interactions in the development of tactile allodynia and heat hyperalgesia in PSL-injured rats. Male Wistar rats were fed nine different diets, comprising of three proteins (soy, casein and albumin) and three fats (corn, soy and canola) for a week preceding PSL injury and for 2 weeks thereafter. Rats' responses to tactile and noxious heat stimuli were tested before surgery and 3, 7 and 14 days afterwards. Tactile and heat sensory abnormalities following PSL injury were significantly different among the nine dietary groups. Consumption of corn and soy fats suppressed the levels of tactile and heat allodynia and hyperalgesia, whereas consumption of soy and casein proteins was associated with lower levels of heat hyperalgesia but not tactile allodynia. A significant fat/protein interaction was found for the heat but not tactile stimuli. We conclude that dietary fat is a significant independent predictor of levels of neuropathic sensory disorders in rats and that this effect is accentuated by dietary protein. The mechanisms by which fat suppresses neuropathic disorders have yet to be determined.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».