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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».