Nesfatin-1-like peptide is a novel metabolic factor that suppresses feeding, and regulates whole-body energy homeostasis in male Wistar rats
Notice bibliographique
Résumé
Nucleobindin-1 has high sequence similarity to nucleobindin-2, which encodes the anorectic and metabolic peptide, nesfatin-1. We previously reported a nesfatin-1-like peptide (NLP), anorectic in fish and insulinotropic in mice islet beta-like cells. The main objective of this research was to determine whether NLP is a metabolic regulator in male Wistar rats. A single intraperitoneal (IP) injection of NLP (100 μg/kg BW) decreased food intake and increased ambulatory movement, without causing any change in total activity or energy expenditure when compared to saline-treated rats. Continuous subcutaneous infusion of NLP (100 μg/kg BW) using osmotic mini-pumps for 7 days caused a reduction in food intake on days 3 and 4. Similarly, water intake was also reduced for two days (days 3 and 4) with the effect being observed during the dark phase. This was accompanied by an increased RER and energy expenditure. However, decreased whole-body fat oxidation, and total activity were observed during the long-term treatment (7 days). Body weight gain was not significantly different between control and NLP infused rats. The expression of mRNAs encoding adiponectin, resistin, ghrelin, cholecystokinin and uncoupling protein 1 (UCP1) were significantly upregulated, while leptin and peptide YY mRNA expression was downregulated in NLP-treated rats. These findings indicate that administration of NLP at 100 μg/kg BW reduces food intake and modulates whole body energy balance. In summary, NLP is a novel metabolic peptide in rats.
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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) | 0,000 | 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 ».