Effect of a ketogenic diet on motor performance and amyloid beta accumulation in a mouse model of inclusion body myositis
Notice bibliographique
Résumé
?‐Amyloid (A ?) accumulation is a hallmark of Alzheimer's disease (AD) and is thought to induce the onset of disease. Similarly, A ? accumulates in muscle in inclusion body myositis (IBM), an age‐related disease. Our lab is interested in the potentially shared aspects of the disease process, particularly those involving regulation of expression. There is considerable evidence that diet impacts the progression of AD, a theory supported by the correlation between diabetes and AD. A "ketogenic" diet has been used to treat childhood epilepsy and has shown efficacy in AD models. In this study, we fed aged (18‐19 mo.) IBM transgenic mice either a ketogenic (80% fat) or control (10% fat) diet for 2 months, significantly enhancing ketone levels (0.33 ± 0.06 mM vs. 0.68 ± 0.08 mM). Motor performance was measured longitudinally and tissue was collected after euthanasia. Plasma insulin and cholesterol decreased in mice fed the ketogenic diet (0.93 ± 0.3 ng/mL vs. 0.65 ± 0.08 ng/mL and 2.16 ± 0.41 mg/mL vs. 1.55 ± 0.1 mg/mL respectively), while adiponectin, leptin, and resistin were unaffected. The ketogenic diet markedly prolonged wire suspension times (1.33 ± 0.21 sec. vs. 6.6 ± 2.8 sec.) and induced a trend towards improved grip strength (0.55 ± 0.06 N vs. 0.62 ± 0.04 N) and exploratory behavior (17.6 ± 3.2 meters vs. 21.1 ± 4.3 meters). These data suggest that dietary interventions may have some therapeutic value for both AD and IBM. Supported by NIH NS058382.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».