Renoprotective and blood pressure-lowering effect of dietary soy protein via protein kinase C βII inhibition in a rat model of metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
We studied whether substitution of soy protein for casein can improve insulin sensitivity, lower blood pressure (BP), and inhibit protein kinase C betaII (PKCbetaII) activation in kidney in an acquired model of metabolic syndrome. Adult male rats were fed 4 different diets: (i) starch (60%) and casein (20%) (CCD), (ii) fructose (60%) and casein (20%) (FCD), (iii) fructose (60%) and soy protein (20%) (FSD), and (iv) starch (60%) and soy protein (20%) (CSD). Renal function parameters, BP, pressor mechanisms, PKCbetaII expression, oxidative stress, and renal histology were evaluated after 60 days. FCD rats displayed insulin resistance and significant changes in body weight, kidney weight, urine volume, plasma and urine electrolytes accompanied by significant changes in renal function parameters compared with CCD rats. Elevated BP, plasma angiotensin-converting enzyme (ACE) activity, renal oxidative stress, and reduced nitrite (NO) and kallikrein activity were observed. Western blot analysis revealed enhanced renal expression of membrane-associated PKCbetaII in the FCD group. Histology showed fatty infiltration and thickening of glomeruli while urinary protein profile revealed a 5-fold increase in albumin. Substitution of soy protein for casein improved insulin sensitivity, lowered BP and PKCbetaII activation and restored renal function. Antioxidant action, inhibitory effect on ACE and PKCbetaII activation, and increased availability of kinins and NO could be contributing mechanisms for the benefits of dietary soy protein.
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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 | 0,000 |
| 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 ».