Sweet potato (<i>Ipomoea batatas</i>) attenuates diet-induced aortic stiffening independent of changes in body composition
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized a sweet potato intervention would prevent high-fat (HF) diet-induced aortic stiffness, which would be associated with decreased arterial oxidative stress and increased mitochondrial uncoupling. Young (8-week old) C57BL/6J mice were randomly divided into 4 groups: low fat (LF; 10% fat), HF (60% fat), low-fat sweet potato (LFSP; 10% fat containing 260.3 μg/kcal sweet potato), or high-fat sweet potato diet (HFSP; 60% fat containing 260.3 μg/kcal sweet potato) for 16 weeks. Compared with LF and LFSP, HF- and HFSP-fed mice had increased body mass and percent fat mass with lower percent lean mass (all, P < 0.05). Sweet potato intervention did not influence body composition (all, P > 0.05). Arterial stiffness, assessed by aortic pulse wave velocity and ex vivo mechanical testing of the elastin region elastic modulus (EEM) was greater in HF compared with LF and HFSP animals (all, P < 0.05). Advanced glycation end products and nitrotyrosine abundance were greater in aortic segments from HF mice compared with LF and HFSP animals (all, P < 0.05). Aortic elastin and uncoupling protein 2 expressions, however, were reduced in HF compared with LF and HFSP mice (all, P < 0.05). Aortic segments cultured with 2,4-dinitrophenol (DNP), a mitochondrial uncoupler, for 72 h reduced the EEM of HF arteries compared with nontreated HF segments (P < 0.05). DNP had no effect on the EEM of aortic segments from HFSP mice. In conclusion, sweet potato attenuates diet-induced aortic stiffness independent of body mass and composition, which is associated with a normalization of arterial oxidative stress possibly due to mitochondrial uncoupling.
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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) | 0,002 | 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 ».