α-Linolenic acid supplementation and exercise training reveal independent and additive responses on hepatic lipid accumulation in obese rats
Notice bibliographique
Résumé
α-Linolenic acid (ALA) supplementation or exercise training can independently prevent hepatic lipid accumulation and reduced insulin signaling; however, this may occur through different mechanisms of action. In the current study, obese Zucker rats displayed decreased phospholipid (PL) content in association with hepatic lipid abundance, and therefore, we examined whether ALA and exercise training would prevent these abnormalities differently to reveal additive effects on the liver. To achieve this aim, obese Zucker rats were fed control diet alone or supplemented with ALA and were sedentary or exercise trained for 4 wk (C-Sed, ALA-Sed, C-Ex, and ALA-Ex). ALA-Sed rats had increased microsomal-triglyceride transfer protein (MTTP), a protein required for lipoprotein assembly/secretion, as well as modestly increased PL content in the absence of improvements in mitochondrial content, lipid accumulation, or insulin sensitivity. In contrast, C-Ex rats had increased mitochondrial content and insulin sensitivity; however, this corresponded with minimal improvements in PL content and hepatic lipid accumulation. Importantly, ALA-Ex rats demonstrated additive improvements in PL content and hepatic steatosis, which corresponded with increased mitochondrial content, MTTP and apolipoprotein B100 content, greater serum triacylglyceride, and insulin sensitivity. Overall, these data demonstrate additive effects of ALA and exercise training on hepatic lipid accumulation, as exercise training preferentially increased mitochondrial content, while ALA promoted an environment conducive for lipid secretion. These data highlight the potential for combination therapy to mitigate liver disease progression.
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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 | 0,000 | 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 ».