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Enregistrement W2156104118 · doi:10.1186/1475-2840-13-23

An accelerated mouse model for atherosclerosis and adipose tissue inflammation

2014· article· en· W2156104118 sur OpenAlexfundno aff
Angelika Neuhofer, Bernhard Wernly, Lukas Leitner, Alisina Sarabi, Nicole G. Sommer, Günther Staffler, Maximilian Zeyda, Thomas M. Stulnig

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diabetology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedizinische Universität WienUniversity of AlbertaÖsterreichische Nationalstiftung für Forschung, Technologie und EntwicklungChildren's Health Research InstituteWomen and Children's Health Research InstituteUniversität Wien
Mots-clésAdipose tissueInsulin resistanceInflammationInternal medicineEndocrinologyMetabolic syndromeMedicineType 2 diabetesLesionDiabetes mellitusObesityPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity and particularly the metabolic syndrome, which is often associated with obesity, combine a major risk for type 2 diabetes and cardiovascular disease. Emerging evidence indicate obesity-associated subclinical inflammation primarily originating from adipose tissue as a common cause for type 2 diabetes and cardiovascular disease. However, a suitable and well-characterized mouse model to simultaneously study obesity-associated metabolic disorders and atherosclerosis is not available yet. Here we established and characterized a murine model combining diet-induced obesity and associated adipose tissue inflammation and metabolic deteriorations as well as atherosclerosis, hence reflecting the human situation of cardio-metabolic disease. METHODS: We compared a common high-fat diet with 0.15% cholesterol (HFC), and a high-fat, high-sucrose diet with 0.15% cholesterol (HFSC) fed to LDL receptor-deficient (LDLR-/-) mice. Insulin resistance, glucose tolerance, atherosclerotic lesion formation, hepatic lipid accumulation, and inflammatory gene expression in adipose tissue and liver were assessed. RESULTS: After 12-16 weeks, LDLR-/- mice fed HFSC or HFC developed significant diet-induced obesity, adipose tissue inflammation, insulin resistance, and impaired glucose tolerance compared to lean controls. Notably, HFSC-fed mice developed significantly higher adipose tissue inflammation in parallel with significantly elevated atherosclerotic lesion area compared to those on HFC. Moreover, LDLR-/- mice on HFSC showed increased insulin resistance and impaired glucose tolerance relative to those on HFC. After prolonged feeding (20 weeks), however, no significant differences in inflammatory and metabolic parameters as well as atherosclerotic lesion formation were detectable any more between LDLR-/- mice fed HFSC or HFC. CONCLUSION: The use of high sucrose rather than more complex carbohydrates in high-fat diets significantly accelerates development of obesity-driven metabolic complications and atherosclerotic plaque formation parallel to obesity-induced adipose tissue inflammation in LDLR-/- mice. Hence LDLR-/- mice fed high-fat high-sucrose cholesterol-enriched diet appear to be a suitable and time-saving animal model for cardio-metabolic disease. Moreover our results support the suggested interrelation between adipose tissue inflammation and atherosclerotic plaque formation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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