Effect of chronic exposure to excess dietary copper and dietary selenium supplementation on liver specimens from rats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effects of chronic exposure to excess dietary copper (Cu) on liver specimens from rats and the effects of dietary selenium (Se) supplementation in experimental Cu toxicosis. ANIMALS: 60 weanling male Fischer 344 rats. PROCEDURE: Rats were randomly assigned to 4 groups of 15 rats each and fed 1 of the following 4 diets: high Cu (500 microg/g)/adequate Se (0.2 microg/g); high Cu (500 microg/g)/supplemented Se (2 microg/g); adequate Cu (18 microg/g)/adequate Se (0.2 microg/g); or, adequate Cu (18 microg/g)/supplemented Se (2 microg/g). Five rats per group were euthanatized after 3, 6, and 12 months, and liver specimens were obtained for histologic examination, histochemistry, metal analysis by atomic absorption spectrophotometry, measurement of glutathione peroxidase activity, and assessment of lipid peroxidation, using quantification of malondialdehyde (MDA) by the thiobarbituric acid reaction. RESULTS: Hepatic Cu concentration was significantly higher in rats fed high Cu diets (range, 9 to 18 microg/g of tissue [wet weight]), compared with rats receiving adequate Cu diets (4.0 to 5.7 microg/g of tissue). Rats fed high-Cu diets for 3, 6, and 12 months had mild multifocal hepatitis often surrounding necrotic foci. However, an increase in hepatic MDA content, indicative of lipid peroxidation, was not detected in these rats. Development of morphologic changes was not prevented by use of dietary Se supplementation. CONCLUSION AND CLINICAL RELEVANCE: Long-term exposure to excess dietary Cu caused mild hepatic lesions in Fischer 344 rats. Dietary Se supplementation did not prevent hepatic damage in rats with Cu toxicosis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».