Rosiglitazone decreases cellular iron status in livers from zdf rats (LB774)
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has linked increased circulating iron and cellular iron status with insulin resistance and type 2 diabetes. An increase in cellular iron is also associated with chronic inflammation. To further explore this association we examined free iron, and proteins important for cellular iron management, in liver tissue from Zucker Diabetic Fatty (ZDF) rats and ZDF rats treated with Rosiglitazone (ZDF ROSI). Rosiglitazone (ROSI) is known to improve insulin sensitivity and has recently been shown to reduce certain inflammatory signals. We hypothesized that ROSI treatment of ZDF rats would cause a reduction in free iron and related changes in proteins involved in cellular iron regulation. Six week old ZDF rats were fed ad libitum a chow diet or a chow diet with 100 mg of ROSI/kg of diet for 6 weeks. The free iron concentration in liver tissue was reduced by 26% ± 4% (p=0.02) in response to ROSI treatment compared to ZDF controls. Ferritin protein levels in ZDF ROSI were significantly reduced by 37% ± 12% (p=.003) compared to ZDF. Iron regulatory protein (IRP) analysis showed a reduction in IRP by 21% ± 7% (p=.03) in ZDF ROSI compared to ZDF Chow. These results are consistent with a potential anti‐inflammatory effect of ROSI treatment on the iron status of liver tissue.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».