Serum insulin is lowered by rosehips in Sprague Dawley rats
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes (T2D) is associated with increased oxidative stress and inflammation, which impair insulin and glucose metabolism. Fruit and vegetables high in antioxidant compounds improve glucose and insulin metabolism in T2D. Rosehips contain significant levels of antioxidant and anti‐inflammatory compounds. The objective of this study was to determine if rosehips could positively influence glucose and insulin metabolism. Male Sprague‐Dawley rats were fed either AIN‐93 diet or AIN‐93G diet + 10% ground rosehips for two weeks. The diets were isonitrogenous and isocaloric; the animals were pair‐fed and meal trained to provide tight metabolic control. There was no significant difference in weight gain, serum triglycerides, glucose or total cholesterol between groups. However, the rosehip group had significantly lower (p<0.05) serum insulin levels (4.3±0.5 ng/ml), compared to control group (6.6±0.7 ng/ml). DNA microarray analysis showed that genes associated with fatty acid metabolism were upregulated, while genes associated with insulin and glucose metabolism were down regulated in the rosehip fed animals compared to the control animals. This study shows that rosehips are able to lower insulin secretion. Supported by ACOA/AIF.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».