Comparison of Glucose and Satiety Hormone Response to Oral Glucose vs. Two Mixed-Nutrient Meals in Rats
Notice bibliographique
Résumé
The obesity epidemic is driving interest in identifying strategies that enhance appetite control by altering the secretion of hormones that regulate satiety and food intake. An appropriate nutrient stimulus, such as a meal or oral nutrient solution, is needed to elicit the secretion of satiety hormones in order to evaluate the impact of dietary and other interventions. Our objective was to compare the effects of oral glucose versus mixed nutrients on plasma concentrations of glucose and appetite-regulating hormones to determine the most appropriate oral nutrient challenge to trigger robust hormone secretion. A 120min oral glucose tolerance test (OGTT) was compared with two meal tolerance tests (MTT) of differing formulation to evaluate glucose and satiety hormone responses. Following overnight feed deprivation, male Sprague-Dawley rats were given one of three oral gavages with equal carbohydrate content (2g CHO/kg) in the form of: 1) Dextrose, 2) Ensure®, or 3) Mixed Meal. A fourth group was given saline as a control. Blood was collected via tail snip and analyzed for glucose, insulin, GLP-1, GIP, PYY, amylin, leptin and ghrelin. Dextrose resulted in the highest blood glucose at T15 (P=0.014), while the mixed meal was significantly higher than saline from T30-T120 (P<0.05). Insulin was higher at T15 with dextrose compared to saline (P=0.031) and Ensure® (P=0.033). GLP-1 tAUC was significantly higher with dextrose compared to mixed meal (P=0.04) while GIP tAUC was higher with dextrose and mixed meal compared to saline (P<0.05). Changes in tAUC for insulin, amylin, leptin, ghrelin and PYY did not reach significance. Based on these findings, dextrose appears to provide a robust acute glycemic and hormone response and is therefore likely an appropriate oral solution to reproducibly test the impact of various dietary, surgical or pharmacological interventions on glucose and satiety hormone response.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».