Dietary repletion can replenish reduced T cell subset numbers and lymphoid organ weight in zinc-deficient and energy-restricted rats
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to investigate the time course for recovery of lymphoid tissue and T cell subset numbers when Zn-deficient (ZD) or energy-restricted (ER) rats were repleted with control diet; in a second experiment, the link between the stress axis and lymphoid organs was explored. During the deficiency phase, rats were fed a ZD (<1 mg Zn/kg) or control diet (30 mg Zn/kg, nutritionally complete) either as pair-fed controls (ER) or ad libitum-fed controls (CTL) for 3 weeks. During the repletion phase, all rats were fed control diet ad libitum for 3, 7 or 23 d. After the deficiency phase, ZD and ER had lower T cell subset numbers in the thymus compared with CTL, and ZD had reduced T cell subset numbers in the spleen compared with both ER and CTL. T cell subset numbers and lymphoid organ weights recovered from dietary Zn deficiency and energy restriction by 7 d of repletion (except 23 d for thymus weight in ZD), while body weight required more than 23 d for recovery. At the end of the deficiency phase, ZD and ER had higher circulating corticosterone concentrations compared with CTL; plasma TNFalpha was not detectable and there were no differences in plasma haptoglobin, an acute-phase protein. In conclusion, Zn deficiency and energy restriction elevated circulating corticosterone and reduced T cell subset numbers in the thymus and spleen of growing rats. Repletion with a nutritionally complete diet allowed recovery of T cell subset numbers and lymphoid organ weight.
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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 | 0,001 |
| 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 ».