Oral ethinylestradiol–levonorgestrel normalizes fructose-induced hepatic lipid accumulation and glycogen depletion in female rats
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the effects of oral ethinylestradiol–levonorgestrel (EEL) on hepatic lipid and glycogen contents during high fructose (HF) intake, and determined whether pyruvate dehydrogenase kinase-4 (PDK-4) and glucose-6-phosphate dehydrogenase (G6PD) activity were involved in HF and (or) EEL-induced hepatic dysmetabolism. Female Wistar rats weighing 140–160 g were divided into groups. The control, EEL, HF, and EEL+HF groups received water (vehicle, p.o.), 1.0 μg ethinylestradiol plus 5.0 μg levonorgestrel (p.o.), fructose (10% w/v), and EEL plus HF, respectively, on a daily basis for 8 weeks. Results revealed that treatment with EEL or HF led to insulin resistance, hyperinsulinemia, increased hepatic uric acid production and triglyceride content, reduced glycogen content, and reduced production of plasma or hepatic glutathione- and G6PD-dependent antioxidants. HF but not EEL also increased fasting glucose and hepatic PDK-4. Nonetheless, these alterations were attenuated by EEL in HF-treated rats. Our results demonstrate that hepatic lipid accumulation and glycogen depletion induced by HF is accompanied by increased PDK-4 and defective G6PD activity. The findings also suggest that EEL would attenuate hepatic lipid accumulation and glycogen depletion by suppression of PDK-4 and enhancement of a G6PD-dependent antioxidant barrier.
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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 | 0,000 | 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 ».