Impact of α-lipoic acid on liver peroxisome proliferator-activated receptor-α, vascular remodeling, and oxidative stress in insulin-resistant rats
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to determine the impact of α-lipoic acid (LA) on superoxide anion (O(2)(•-)) production and peroxisome proliferator-activated receptor-α (PPARα) expression in liver tissue, plasma free fatty acids (FFA), and aortic remodeling in a rat model of insulin resistance. Sprague-Dawley rats (50-75 g) were given either tap water or a drinking solution containing 10% D-glucose for 14 weeks, combined with a diet with or without LA supplement. O(2)(•-) production was measured by lucigenin chemiluminescence, and PPAR-α expression by Western blotting. Cross-sectional area (CSA) of the aortic media and lumen and number of smooth muscle cells (SMC) were determined histologically. Glucose increased systolic blood pressure (SBP), plasma levels of glucose and insulin, and insulin resistance (HOMA index). All of these effects were attenuated by LA. Whereas glucose had no effect on liver PPAR-α protein level, it decreased plasma FFA. LA decreased the aortic and liver O(2)(•-) production, body weight, and plasma FFA levels in control and glucose-treated rats. Liver PPAR-α protein levels were increased by LA, and negatively correlated with plasma FFA. Medial CSA was reduced in all glucose-treated rats, and positively correlated with plasma FFA but not with SBP or aortic O(2)(•-) production. Glucose also reduced aortic lumen area, so that the media-to-lumen ratio remained unchanged. The ability of LA to lower plasma FFA appears to be mediated, in part, by increased hepatic PPAR-α expression, which may positively affect insulin resistance. Glucose-fed rats may serve as a unique model of aortic atrophic remodeling in hypertension and early metabolic syndrome.
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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 ».