Curcumin improves the metabolic syndrome in high-fructose-diet-fed rats: role of TNF-α, NF-κB, and oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate effects of curcumin on high fructose diet (HFD)-induced metabolic syndrome (MetS) in rats and the possible mechanisms involved. MetS was induced in male albino rats (n = 20), over 8 weeks, by 65% HFD. For 8-week experiment period, rats were assigned to 2 equal groups: curcumin-treated rats received curcumin (200 mg/kg, p.o, once daily) along with HFD, and untreated rats were fed with HFD only. We evaluated body mass (BM), systolic blood pressure (SBP), homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), and serum levels of glucose, insulin, leptin, total cholesterol (TC), triglycerides (TGs), uric acid, malondialdehyde (MDA; lipid peroxidation product), and tumor necrosis factor-α (TNF-α; inflammatory cytokine), and serum catalase (endogenous antioxidant) activity and immunohistochemical expression of nuclear factor κB (NF-κB; inflammation-related transcription factor) in hepatocytes. HFD produced increases in BM, SBP, HOMA-IR, and serum levels of glucose, insulin, leptin, TC, TGs, uric acid, MDA, and TNF-α, a decrease in catalase activity, and strong positive expression of NF-κB in hepatocytes. Curcumin, in presence of HFD, produced significant improvements in all glucose and fat metabolism parameters, and in oxidative stress and inflammation biomarkers. Curcumin may potentially be useful in the treatment of MetS through its ability to modulate oxidation stress status and inflammation cascades.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».