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Enregistrement W2734839785 · doi:10.2527/jam2016-0476

0476 Low protein diets produce divergent effects on energy balance

2016· article· en· W2734839785 sur OpenAlexaff
Rizaldy C. Zapata, Adel Pezeshki, Arashdeep Singh, Nicholas J. Yee, Prasanth K. Chelikani

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineThermogenesisEnergy balanceLean body massAdipose tissueObesityBiologyChemistryBody weightMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The protein leverage theory postulates that diets low in dietary protein increase total energy intake due to overconsumption of carbohydrates and fat in an attempt to meet protein requirements. However, little is known of the mechanisms by which protein deficiency elicits such behavioral and metabolic adaptations, promotes positive energy balance and increases the risks for obesity and associated metabolic disorders. Our objectives were to determine the effects of graded degrees of protein restriction on (1) energy balance, body composition, glucose tolerance, gut hormones, (2) sympathetic signaling and, (3) key regulatory markers of thermogenesis in liver, skeletal muscle and brown adipose in diet-induced obese (DIO) rats. The DIO rats were randomized to receive one of 4 isocaloric high-fat diets with graded concentrations of protein (n = 8/group; 4.40 kcal/g): Control (15% protein, CON), 10% (10P), 5% (5P), 0% (0P) for 2 wk, followed by realimentation to CON for 2 wk. Food intake, energy expenditure, body composition, glucose tolerance, plasma hormone concentrations, and tissue gene and protein expressions were measured. Data were analyzed by linear mixed models or ANOVA. We found that during protein restriction, compared with CON, 0P decreased energy intake but increased energy expenditure which led to reduced body weight, fat and lean mass, 5P increased energy intake and energy expenditure which led to reduced body weight and lean mass, and 10P increased energy intake but did not affect body weight and composition. These diet-induced alterations in energy expenditure are in part mediated through enhanced β-adrenergic signaling coupled with upregulation of key thermogenic markers (UCP1, β-Adrenergic receptors, fibroblast growth factor-21, irisin) in the brown adipose, liver and skeletal muscle. The 0P decreased plasma peptide YY, leptin, insulin, C-peptide and tended to decrease amylin and glucose-dependent insulinotropic peptide. The 0P and 5P induced fatty liver, reduced energy digestibility, and decreased lean mass and body weight that persisted beyond the restriction period. In contrast, moderately low protein diets promoted gain in body weight and adiposity following the period of protein restriction. In summary, our novel findings demonstrate that low protein diets produce divergent effects on energy balance by engaging sympathetic signaling. Importantly, moderately low protein diets could exacerbate preexisting susceptibility to weight gain and obesity. Funding: NSERC, ALMA

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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