Potent Anti-Adipogenic Effect of Green Tea and Green Tea Extracts in Chicken
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to examine the effect of green tea on body, adipose tissue, and liver weights and adipose tissue weight to body weight ratio and the adipogenic differentiation and expression of adipogenic transcripts in chicken (Gallus gallus) preadipocytes. In experiment one, chicks were weighed and randomly assigned to a control diet (CTRL) and green tea treatment (GT 1%, w/w) for 38 days. In experiment 2, preadipocytes were isolated from 20 wk old chicken and treated with an adipogenic cocktail (DMIOA) containing 500 nM dexamethasone, 0.5 mM 3-isobutyl-1-methylxanthine, 20 μg/mL insulin, and 300 μM OA, DMIOA+30 μg of extract B, E, H, Mc, T, and W, respectively, for 48 h. Data were analysed using the General Liner Model procedure of the Statistics Analysis System (SAS) Institute version 9.4, and differences were considered significant at P < 0.05. Gene expression was measured using quantitative real-time PCR. GT 1% significantly reduced body (- 9%; P = 0.0447), liver (-20%; P = 0.0206), and abdominal fat weight (- 44%; P = 0.0055) compared with the control (CTRL) group (GT 0%). The abdominal fat/body weight ratio of green tea supplemented group (- 36%; P = 0.0125) was also significantly lower than that of control group. In cell culture study, all green tea extracts inhibited C/EBPα and β mRNA expression compared to DMIOA. DMIOA+B, T, or W reduced mRNA expression of FABP4 by three-fold compared to DMIOA. Although all green tea extracts reduced adipocyte formation, T and W had the strongest anti-adipogenic effects. These results demonstrate that supplementation of green tea could be an effective strategy in the control of obesity in chickens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».