Dietary soya protein during pregnancy and lactation in rats with hereditary kidney disease attenuates disease progression in offspring
Notice bibliographique
Résumé
Dietary soya protein substitution for casein initiated at weaning slows disease progression in animal models of chronic renal disease. As there is increasing evidence that fetal programming can have a significant impact on kidney physiology and function in offspring, the objective of the current study was to determine whether exposure to soya protein in the diet earlier than weaning would have further benefits. Han:SPRD-cy (cy/+) breeder rats were fed a casein-based or soya protein-based diet 2 weeks prior to mating, throughout pregnancy and during lactation. Following this maternal period, 3-week-old pups were given either the same or the alternate diet for a 7-week weaning period. Dietary soya protein compared with casein in the maternal or weaning period both independently resulted in less renal inflammation (macrophage infiltration lower by 24% (P=0.0003) and 32% (P<0.001), respectively). When soya protein was given in both feeding periods, the effect was additive. Soya protein substitution for casein resulted in less oxidative damages as indicated by 28% lower oxidized-LDL staining (P=0.013) when present in the maternal period, or in the weaning period (by 56%, P<0.0001). Renal cell proliferation was reduced by 29-33% (P<0.05) in rats given soya protein whether the exposure was during the maternal or weaning period. Soya protein compared with casein in the maternal period also resulted in 33% (P=0.0013) less proteinuria, indicating superior renal function. Dietary soya protein during pregnancy and lactation represents a potential preventative approach in treating for those with congenital kidney diseases.
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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 | 0,001 |
| 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 ».