Effects of Daily Raspberry Consumption on Immune-Metabolic Health in Subjects at Risk of Metabolic Syndrome: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of red raspberries has been reported to exert acute beneficial effects on postprandial glycemia, insulinemia, triglyceridemia, and cytokine levels in metabolically disturbed subjects. In a two-arm parallel-group, randomized, controlled trial, 59 subjects with overweight or abdominal obesity and with slight hyperinsulinemia or hypertriglyceridemia were randomized to consume 280 g/day of frozen raspberries or to maintain their usual diet for 8 weeks. Primary analyses measured metabolic differences between the groups. Secondary analyses performed with omics tools in the intervention group assessed blood gene expression and plasma metabolomic changes following the raspberry supplementation. The intervention did not significantly affect plasma insulin, glucose, inflammatory marker concentrations, nor blood pressure. Following the supplementation, 43 genes were differentially expressed, and several functional pathways were enriched, a major portion of which were involved in the regulation of cytotoxicity, immune cell trafficking, protein signal transduction, and interleukin production. In addition, 10 serum metabolites were found significantly altered, among which β-alanine, trimethylamine N-oxide, and bioactive lipids. Although the supplementation had no meaningful metabolic effects, these results highlight the impact of a diet rich in raspberry on the immune function and phospholipid metabolism, thus providing novel insights into potential immune-metabolic pathways influenced by regular raspberry consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».