Ameliorating effects of <i>Sporidiobolus pararoseus</i> extract on dyslipidemia in mice with high fat diet induced obesity
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated how an extract of Sporidiobolus pararoseus (S.p.) affects lipid metabolism in Kunming mice that were obese as a result of being fed a high-fat diet; the control group were administered Max EPA fish oil. Ten mice were randomly selected from a pool of 60 mice for the control group and the remaining 50 mice were fed with a high-fat diet to establish a dyslipidemia model. After 4 weeks, these 50 mice were randomly distributed among 5 groups: high-fat model group; Max EPA group; and 3 groups of mice fed different doses of S.p. extract (low dose, medium dose, and high dose). After 8 weeks, the mice were sacrificed and the relevant parameters were measured. Compared with the high-fat model group, the group administered the high dose of S.p. extract showed significantly decreased body mass and serum levels of total cholesterol, triglycerides, and low-density lipoprotein cholesterol, and increased levels of high-density lipoprotein cholesterol. The results from RT-PCR showed that the mRNA expression of sterol regulatory element-binding protein 1c, fatty acid synthesis enzyme, and acetyl-CoA carboxylase was lower in the groups supplemented with S.p. extract than in the high-fat model group, whereas the expression of carnitine palmitoyltransferase 1 was higher in the group supplemented with S.p. extract than in the high-fat model group. Our results suggest that taking S.p. extract could benefit patients with dyslipidemia. Therefore, S.p. extract should be developed as a dietary supplement to improve lipid metabolism in obese people.
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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 | 0,000 | 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 ».