Improved glucose tolerance in insulin-resistant rats after pea hull feeding is associated with changes in lipid metabolism-targeted transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the mechanisms by which pulse grain fractions elicit beneficial effects on glucose tolerance is incomplete. An untargeted metabolomic analysis of serum from insulin-resistant rats was carried out to identify potential metabolic pathways affected by feeding rats the hull fraction of dried peas for 4 weeks. From this, we hypothesized that transcription of hepatic genes involved in lipid metabolism would be altered. cDNA was prepared from total RNA extracted from livers of rats fed a high-fat diet (HFD) or HFD + pea hulls (PH) diet. The liver lipid transcriptome of each cDNA sample was characterized using a PCR-based array of 84 genes. The activity of peroxisome-proliferator-activated receptor alpha (PPAR-α) was measured in hepatocyte nuclei. The predominant findings of the metabolomic analysis revealed a significant increase in the intermediaries of β-oxidation: C16-OH and C16:1 acylcarnitines (>50%, p < 0.05) and 3-hydroxybutyrate (100%, p < 0.05) in the PH group compared with the HFD group. mRNA of hadha, a gene involved in β-oxidation, was significantly reduced by 53% (p < 0.005) in the PH group compared with the HFD group, but no differences in PPAR-α activity were detected. 3-Hydroxybutyrate concentrations were associated with insulin sensitivity and reduced demand for insulin. The results indicate that feeding PH alters lipid metabolism in liver, which may contribute to improved glucose tolerance in insulin-resistant rats.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».