Coconut oil supplementation and physical exercise improves baroreflex sensitivity and oxidative stress in hypertensive rats
Notice bibliographique
Résumé
The hypothesis that oral supplementation with virgin coconut oil (Cocos nucifera L.) and exercise training would improve impaired baroreflex sensitivity (BRS) and reduce oxidative stress in spontaneously hypertensive rats (SHR) was tested. Adult male SHR and Wistar Kyoto rats (WKY) were divided into 5 groups: WKY + saline (n = 8); SHR + saline (n = 8); SHR + coconut oil (2 mL·day(-1), n = 8); SHR + trained (n = 8); and SHR + trained + coconut oil (n = 8). Mean arterial pressure (MAP) was recorded and BRS was tested using phenylephrine (8 μg/kg, intravenous) and sodium nitroprusside (25 μg·kg(-1), intravenous). Oxidative stress was measured using dihydroethidium in heart and aorta. SHR + saline, SHR + coconut oil, and SHR + trained group showed higher MAP compared with WKY + saline (175 ± 6, 148 ± 6, 147 ± 7 vs. 113 ± 2 mm Hg; p < 0.05). SHR + coconut oil, SHR + trained group, and SHR + trained + coconut oil groups presented lower MAP compared with SHR + saline group (148 ± 6, 147 ± 7, 134 ± 8 vs. 175 ± 6 mm Hg; p < 0.05). Coconut oil combined with exercise training improved BRS in SHR compared with SHR + saline group (-2.47 ± 0.3 vs. -1.39 ± 0.09 beats·min(-1)·mm Hg(-1); p < 0.05). SHR + saline group showed higher superoxide levels when compared with WKY + saline (774 ± 31 vs. 634 ± 19 arbitrary units (AU), respectively; p < 0.05). SHR + trained + coconut oil group presented reduced oxidative stress compared with SHR + saline in heart (622 ± 16 vs. 774 ± 31 AU, p < 0.05). In aorta, coconut oil reduced oxidative stress in SHR compared with SHR + saline group (454 ± 33 vs. 689 ± 29 AU, p < 0.05). Oral supplementation with coconut oil combined with exercise training improved impaired BRS and reduced oxidative stress in SHR.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».