Momordica charantia (bitter melon) improves hepatic insulin signaling
Notice bibliographique
Résumé
Momordica charantia (bitter melon, BM) has traditionally been used in the treatment of diabetes and its complications. Insulin resistance is characterized by resistance to insulin‐stimulated glucose uptake, leading to enhanced very low density lipoprotein (VLDL) secretion, and significant down‐regulation of hepatic insulin signaling as documented by attenuated phosphorylation of i54 nsulin receptor (IR), IR substrates (IRS‐1/IRS‐2) and PI3K, PKB/Akt. Our recent studies demonstrated that BM juice (BMJ) can significantly reduce apoB secretion, in human hepatoma cells, HepG2. The aim of our study was to evaluate the effects of BMJ on plasma apoB levels and hepatic insulin signaling cascade in mice fed high fat diet (HFD). Four to six weeks old female C57BL/6 mice were randomized into three groups of control, receiving regular rodent chow with 11 kcal% fat; high fat diet (HFD), receiving chow containing 58 kcal% fat; and HDF + 1.5% lyophilized BMJ. Our data indicates that BMJ lowers plasma apoB‐100 and apoB‐48 in HFD‐fed mice by improving the phosphorylation status of insulin receptor and its downstream signaling molecules. Investigating the mechanisms mediated by BMJ to ameliorate diabetic dyslipidemia may lead to identification of new molecular targets for dietary therapies. [Grant support by RCMI, NIH/NCRR, G12RR00361; Hawaii Community Foundation, 20041652 and NIH/NCCAM 1R21AT003719‐01A1].
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».