Supplementation of grape seed and skin extract to orlistat therapy prevents high-fat diet-induced murine spleen lipotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Spleen is the largest lymphoid organ and obesity is related to an elevated risk of immunity dysfunction. The mechanism whereby fat adversely affects the spleen is poorly understood. This study was designed to assess the effectiveness of grape seed and skin extract (GSSE) and orlistat (Xenical, Xe) on high-fat diet (HFD)-induced spleen lipotoxicity. Obese rats were treated either with GSSE (4 g/kg body weight) or Xe (2 mg/kg body weight) or GSSE+Xe and monitored for weight loss for 3 months. Animals were then sacrificed and their spleen used for the evaluation of lipotoxicity-induced oxidative stress and inflammation as well as the putative protection afforded by GSSE and Xe treatment. HFD induced body weight gain and glycogen accumulation into the spleen; ectopic deposition of cholesterol and triglycerides and an oxidative stress characterized by increased lipoperoxidation and carbonylation; inhibition of antioxidant enzyme activities, such as catalase, glutathione peroxidase, and superoxide dismutase; depletion of zinc and copper; and a concomitant increase in calcium. HFD also increased plasma pro-inflammatory cytokines, such as interleukin (IL)-6, IL-17A, tumour necrosis factor alpha, and C-reactive protein, and decreased plasma IL-10 and adiponectin. Importantly, GSSE counteracted all the deleterious effects of HFD on spleen (i.e., lipotoxicity, oxidative stress, and inflammation) and the best protection was obtained when combining Xe+GSSE. Combining GSSE with Xe prevented against fat-induced spleen lipotoxicity, oxidative stress, and inflammation; this combination may be beneficial in other diseases related to the spleen.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».