High‐protein diet more effectively reduces hepatic fat than low‐protein diet despite lower autophagy and FGF21 levels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is becoming increasingly prevalent and nutrition intervention remains the most important therapeutic approach for NAFLD. Our aim was to investigate whether low- (LP) or high-protein (HP) diets are more effective in reducing liver fat and reversing NAFLD and which mechanisms are involved. METHODS: 19 participants with morbid obesity undergoing bariatric surgery were randomized into two hypocaloric (1500-1600 kcal/day) diet groups, a low protein (10E% protein) and a high protein (30E% protein), for three weeks prior to surgery. Intrahepatic lipid levels (IHL) and serum fibroblast growth factor 21 (FGF21) were measured before and after the dietary intervention. Autophagy flux, histology, mitochondrial activity and gene expression analyses were performed in liver samples collected during surgery. RESULTS: IHL levels decreased by 42.6% in the HP group, but were not significantly changed in the LP group despite similar weight loss. Hepatic autophagy flux and serum FGF21 increased by 66.7% and 42.2%, respectively, after 3 weeks in the LP group only. Expression levels of fat uptake and lipid biosynthesis genes were lower in the HP group compared with those in the LP group. RNA-seq analysis revealed lower activity of inflammatory pathways upon HP diet. Hepatic mitochondrial activity and expression of β-oxidation genes did not increase in the HP group. CONCLUSIONS: HP diet more effectively reduces hepatic fat than LP diet despite of lower autophagy and FGF21. Our data suggest that liver fat reduction upon HP diets result primarily from suppression of fat uptake and lipid biosynthesis.
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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) | 0,001 | 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 ».