Rice bran attenuated obesity <i>via</i> alleviating dyslipidemia, browning of white adipocytes and modulating gut microbiota in high-fat diet-induced obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Obesity has become an international public health problem. In this study, an obese mice diet was supplemented with raw rice bran (RRB) or infrared radiation-stabilized rice bran (IRRB) to investigate the attenuation of obesity induced by a high-fat diet. Mice were fed a normal diet or a high-fat diet with and without rice bran supplementation (300 mg per kg body weight per day) by oral gavage for 39 days to investigate the obesity preventive effect. The results indicate that different rice bran supplements reduced body weight, relative adipose tissue weight, inflammation, and serum parameters, and relieve liver steatosis to varying degrees. The data of real-time qPCR and western blots (WB) showed that rice bran activated brown adipose tissue (BAT) and increased white adipose tissue (WAT) browning. Rice bran also reduced the ratio of Firmicutes/Bacteroidetes and enhanced the relative abundance of Akkermansia. In summary, our findings suggest that rice bran intervention played a significant role in reducing dyslipidemia, alleviating inflammation, enhancing thermogenesis and modulating gut microbiota for the prevention and control of obesity.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».