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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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