Research on PPARγ Expression in Transgenic Type 2 Diabetic MKR Mice Treated by Zuogui Recipe
Notice bibliographique
Résumé
Objective To observe the effect of of Zuogui Recipe(ZR) on glucose metabolism and PPARγ expression in the liver,skeletal muscle and fat tissue of MKR mice.Methods Forty qualified MKR mice were equally randomized into 4 groups:model group(MG),low-dose ZP group(LZP),high-dose-ZP group(HZP) and positive control group(PCG).LZP,HZP and PCG were treated by corresponding drugs for 30 days.Using C57 mice as the controls,the fasting blood glucose(FBG) level and the serum insulin level were determined;the expression of PPARγ mRNA in the liver and skeletal muscle was determined by RT-PCR and the expression of PPARγ protein in the liver,skeletal muscle and fat tissue was determined by Western Blotting and SABC immunohistochemistry.Results After treatment,hyperglycemia in HZP was significantly ameliorated and fasting blood glucose was decreased(P 0.05 or P 0.01).Comparing with C57 mice,the expression of PPARγ mRNA were decreased in the liver and skeletal muscle of model group(P 0.01),and the expression of PPARγ protein were also decreased in the skeletal muscle and fat tissue(P 0.05).After treatment,the expression of PPARγ mRNA in the liver and skeletal muscle of HZP group and that of PPARγ mRNA in the liver,skeletal muscle and fatty tissue were significantly increased(P 0.05 or P 0.01 compared with the model group).The up-regulation of PPARγ mRNA and protein expression of ZP was similar to that of rosiglitazone maleate.Conclusion ZP has obvious effect on improving glucose metabolism in MKR mice,and its mechanism may be related to the increase of PPARγ expression in liver,skeletal muscle and fat tissue,the increase of sensitivity of peripheral tissue to insulin,and the improvement of insulin resistance in the mice.
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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) | 0,002 | 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 ».