Effects of High-Fat Diet Induced Obesity and Fructooligosaccharide Supplementation on Cardiac Protein Expression
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism by which high fat-diet induced obesity affects cardiac protein expression is unclear, and the extent to which this is modulated by prebiotic treatment is not known. These outcomes were assessed in rats initially fed a high-fat diet, then the top 40% weight gain group were randomly allocated to control (CON), high-fat (HF) and HF supplemented with fructooligosaccharide (32 g; HF-FOS) treatments for 12 weeks (n = 10/group). At sacrifice, left ventricles were either frozen or preserved in formalin. Serum was stored for glucose and insulin measurements. Protein spectra was obtained using an Orbitrap analyzer, processed with Sequest and fold changes assessed with Scaffold Q +. Treatment effects for body weights, glucose and insulin were assessed using one-way ANOVA, and the differential protein expression was assessed by a Mann–Whitney U test. The Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes identified pathways containing overrepresented proteins. Hematoxylin and eosin sections were graded for hypertrophy and also quantified; differences were identified using Chi-square analyses and Mann-Whitney U tests. HF diet fed rats were significantly (p < 0.05) heavier than CON, and 23 proteins involved in mitochondrial function and lipid metabolism were differentially expressed between HF and CON. Between HF-FOS and HF, 117 proteins involved in contractility, lipid and carbohydrate metabolism were differentially expressed. HF cardiomyocytes were significantly (p < 0.05) more hypertrophic than CON. We conclude that high-fat feeding and FOS are associated with subcellular deviations in cardiac metabolism and contractility, which may influence myocardial function and alter the risk of cardiovascular disease.
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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 | 0,001 |
| 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 ».