Blueberry supplementation lowers iNOS but not COX‐2 expression in LPS challenged rats
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation has been implicated in a number of chronic diseases including cardiovascular disease and aging. We examined whether supplementation with blueberry extracts would decrease LPS‐induced inflammation in vivo . Male Wistar rats (125–150 g) were fed control (AIN‐93G) or supplemented (0.02% post C18 blueberry extract) diet for 4 weeks. Feed intake was monitored daily and weight gain weekly. Animals (n=9) were subjected to LPS or saline injections (5 mg/kg i.p.); after 3 hours they were anesthetized with sodium pentobarbital (60 mg/kg) and blood was collected by cardiac puncture. Liver, lungs, brain and kidneys were collected, flash frozen in liquid nitrogen and stored at −80°C until analysis. One‐way ANOVA revealed no differences in feed intake (p=0.653), weight gain (p=0.563) or feed efficiency (p=0.868) among the three groups. Analysis of serum inflammatory markers by ELISA demonstrated a significant increase in TNFα (p=0.000) and IL‐1β (p=0.016) but not IL‐6 (p=0.241) in LPS treated animals when compared to saline treated controls. Supplementation with blueberries failed to significantly ameliorate these increases. Assessment of liver COX‐2 protein level by Western blot showed no differences among groups. Conversely, liver iNOS levels were increased with LPS treatment; blueberry supplementation reduced these levels to control. Analysis of COX‐2 and iNOS gene expression by real‐time PCR revealed no changes in COX‐2 among groups. Blueberry treatment failed to ameliorate the LPS‐induced increase in iNOS expression. Our results suggest that the anti‐inflammatory effects of blueberries may work through reduction in nitric oxide production by iNOS. Support by NSERC and AIF grants to KGP and MS.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».