Cooking enhances beneficial effects of pea seed coat consumption on glucose tolerance, incretin, and pancreatic hormones in high-fat-diet–fed rats
Notice bibliographique
Résumé
Pulses, including dried peas, are nutrient- and fibre-rich foods that improve glucose control in diabetic subjects compared with other fibre sources. We hypothesized feeding cooked pea seed coats to insulin-resistant rats would improve glucose tolerance by modifying gut responses to glucose and reducing stress on pancreatic islets. Glucose intolerance induced in male Sprague-Dawley rats with high-fat diet (HFD; 10% cellulose as fibre) was followed by 3 weeks of HFD with fibre (10%) provided by cellulose, raw-pea seed coat (RP), or cooked-pea seed coat (CP). A fourth group consumed low-fat diet with 10% cellulose. Oral and intraperitoneal glucose tolerance tests (oGTT, ipGTT) were done. CP rats had 30% and 50% lower glucose and insulin responses in oGTT, respectively, compared with the HFD group (P < 0.05) but ipGTT was not different. Plasma islet and incretin hormone concentrations were measured. α- and β-cell areas in the pancreas and density of K- and L-cells in jejunum and ileum were quantified. Jejunal expression of hexose transporters was measured. CP feeding increased fasting glucagon-like peptide 1 and glucose-stimulated gastric inhibitory polypeptide responses (P < 0.05), but K- and L-cells densities were comparable to HFD, as was abundance of SGLT1 and GLUT2 mRNA. No significant difference in β-cell area between diet groups was observed. α-cell area was significantly smaller in CP compared with RP rats (P < 0.05). Overall, our results demonstrate that CP feeding can reverse adverse effects of HFD on glucose homeostasis and is associated with enhanced incretin secretion and reduced α-cell abundance.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».