Prevention of Diet-Induced Obesity Effects on Body Weight and Gut Microbiota in Mice Treated Chronically with Δ9-Tetrahydrocannabinol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute administration of cannabinoid CB1 receptor agonists, or the ingestion of cannabis, induces short-term hyperphagia. However, the incidence of obesity is lower in frequent cannabis users compared to non-users. Gut microbiota affects host metabolism and altered microbial profiles are observed in obese states. Gut microbiota modifies adipogenesis through actions on the endocannabinoid system. This study investigated the effect of chronic THC administration on body weight and gut microbiota in diet-induced obese (DIO) and lean mice. METHODS: Adult male DIO and lean mice were treated daily with vehicle or THC (2mg/kg for 3 weeks and 4 mg/kg for 1 additional week). Body weight, fat mass, energy intake, locomotor activity, whole gut transit and gut microbiota were measured longitudinally. RESULTS: THC reduced weight gain, fat mass gain and energy intake in DIO but not lean mice. DIO-induced changes in select gut microbiota were prevented in mice chronically administered THC. THC had no effect on locomotor activity or whole gut transit in either lean or DIO mice. CONCLUSIONS: Chronic THC treatment reduced energy intake and prevented high fat diet-induced increases in body weight and adiposity; effects that were unlikely to be a result of sedation or altered gastrointestinal transit. Changes in gut microbiota potentially contribute to chronic THC-induced actions on body weight in obesity.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».