Daily Intake of Grape Powder Prevents the Progression of Kidney Disease in Obese Type 2 Diabetic ZSF1 Rats
Notice bibliographique
Résumé
Individuals living with metabolic syndrome (MetS) such as diabetes and obesity are at high risk for developing chronic kidney disease (CKD). This study investigated the beneficial effect of whole grape powder (WGP) diet on MetS-associated CKD. Obese diabetic ZSF1 rats, a kidney disease model with MetS, were fed WGP (5%, w/w) diet for six months. Kidney disease was determined using blood and urine chemical analyses, and histology. When compared to Vehicle controls, WGP intake did not change the rat bodyweight, but lowered their kidney, liver and spleen weight, which were in parallel with the lower serum glucose and the higher albumin or albumin/globin ratio. More importantly, WGP intake improved the renal function as urination and proteinuria decreased, or it prevented kidney tissue damage in these diabetic rats. The renal protection of WGP diet was associated with up-regulation of antioxidants (Dhcr24, Gstk1, Prdx2, Sod2, Gpx1 and Gpx4) and downregulation of Txnip (for ROS production) in the kidneys. Furthermore, addition of grape extract reduced H2O2-induced cell death of cultured podocytes. In conclusion, daily intake of WGP reduces the progression of kidney disease in obese diabetic rats, suggesting a protective function of antioxidant-rich grape diet against CKD in the setting of MetS.
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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) | 0,001 | 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 ».