Inhibition of Inflammatory Cytokine Expression Prevents High-Fat Diet-Induced Kidney Injury: Role of Lingonberry Supplementation
Notice bibliographique
Résumé
L.) is rich in anthocyanins with demonstrated anti-inflammatory effect. In the current study, we investigated the potential renal protective effect of lingonberry and its anthocyanin (cyanidin-3-glucoside) in high-fat diet fed obese mice and in human proximal tubular cells. Prolonged consumption of high-fat diets is strongly associated with obesity, abnormal lipid and glucose metabolism. Mice (C57BL/6J) fed a high-fat diet (62% kcal fat) for 12 weeks developed renal injury as indicated by an elevation of blood urea nitrogen (BUN) level as well as an increase in renal kidney injury molecule-1 (KIM-1), neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) and renin expression. Those mice displayed an activation of nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NF-κB) and increased expression of inflammatory cytokines-monocyte chemoattractant-1 (MCP-1), tumor necrosis factor alpha (TNF-α), interleukin-6 (IL-6) in the kidneys. Mice fed a high-fat diet also had a significant elevation of inflammatory cytokine levels in the plasma. Dietary supplementation of lingonberry for 12 weeks not only attenuated high-fat diet-induced renal inflammatory response but also reduced kidney injury. Such a treatment improved plasma lipid and glucose profiles, reduced plasma inflammatory cytokine levels but did not affect body weight gain induced by high-fat diet feeding. Lingonberry extract or its active component cyanidin-3-glucoside effectively inhibited palmitic acid-induced NF-κB activation and inflammatory cytokine expression in proximal tubular cells. These results suggest that lingonberry supplementation can reduce inflammatory response and prevent chronic kidney injury. Such a renal protective effect by lingonberry and its active component may be mediated, in part, through NF-κB signaling pathway.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».