Trigonelline attenuates hepatic complications and molecular alterations in high-fat high-fructose diet-induced insulin resistance in rats
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to evaluate the effect of trigonelline (TRG) on the hepatic complications associated with high-fat high-fructose (HFHF) diet-induced insulin resistance (IR) in rats. IR was induced by giving a saturated fat diet and 10% fructose in drinking water to rats for 8 weeks. Insulin-resistant rats were orally treated with TRG (50 and 100 mg/kg), sitagliptin (SIT; 5 mg/kg), or a combination of TRG (50 mg/kg) and SIT (5 mg/kg) for 14 days. Liver homogenates were used for assessment of hepatic lipids, oxidative stress biomarkers, and inflammatory cytokines. Histopathological and DNA cytometry examinations were carried out for hepatic and pancreatic tissues. Hepatic tissues were examined using Fourier-transform infrared spectroscopy for assessment of any molecular changes. Results of the present study revealed that oral treatment of insulin-resistant rats with TRG or TRG in combination with SIT significantly decreased homeostatic model assessment of IR, hepatic lipids, oxidative stress biomarkers, and the inflammatory cytokines. TRG or TRG in combination with SIT ameliorated the histopathological, DNA cytometry, and molecular alterations induced by a HFHF diet. Finally, it can be concluded that TRG has beneficial effects on the hepatic complications associated with IR due to its hypoglycemic effect and antioxidant potential.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».