Dietary supplementation with blueberry partially restores T-cell-mediated function in high-fat-diet-induced obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Blueberry, rich in antioxidant and anti-inflammatory phytochemicals, has been demonstrated to lower inflammatory status in adipose induced by high-fat diet (HFD) and obesity. The effect of blueberry on systemic immune functions has not been examined. C57BL/6 mice were randomised to one of three diets - low-fat diet (LFD), HFD and HFD plus 4 % (w/w) blueberry (HFD+B) - for 8 or 12 weeks. Ex vivo T-cell mitogens (concanavalin A (Con A); phytohaemagglutinin), T-cell antibody (anti-CD3; anti-CD3/CD28)-stimulated T-cell proliferation and cytokine production were assessed. After 8 weeks, both HFD groups weighed more (>4 g) than the LFD group; after 12 weeks, HFD+B-fed mice weighed more (>6 g) and had 41 % more adipose tissue than HFD-fed mice (P<0·05). After 12 weeks, T-cell proliferation was less in both HFD groups, compared with the LFD group. HFD-associated decrements in T-cell proliferation were partially (10-50 %) prevented by blueberry supplementation. At 12 weeks, splenocytes from HFD mice, but not from HFD+B mice, produced 51 % less IL-4 (CD3/CD28) and 57 % less interferon-γ (Con A) compared with splenocytes from LFD mice (P<0·05). In response to lipopolysaccharide challenge, splenocytes from both HFD groups produced 24-30 % less IL-6 and 27-33 % less TNF-α compared with splenocytes from LFD mice (P<0·05), indicating impaired acute innate immune response. By demonstrating deleterious impacts of HFD feeding on T-cell proliferation and splenocyte immune responses, our results provide insights into how HFD/obesity can disrupt systemic immune function. The protective effects of blueberry suggest that dietary blueberry can buttress T-cell and systemic immune function against HFD-obesity-associated insults.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».