High-fat meal increases peripheral blood mononuclear cell pro-inflammatory cytokine expression in African-American women
Notice bibliographique
Résumé
African-American (AA) women have elevated predominance of inflammatory diseases concurrent with local inflammation resulting in compromised metabolic function. The purpose of the study was 2-fold: 1) to examine the gene and protein expression of pro- and anti-inflammatory cytokine secretion by peripheral blood mononuclear cells (PBMC) obtained from AA and Caucasian-American (CA) women in response to an acute high-fat meal; and 2) to explore the influence of race (AA vs. CA) on PBMC reactivity. Ten AA and 11 CA women consumed a high-fat meal with baseline and 4 h postprandial venous blood draws. PBMCs were incubated for 3 h then messenger RNA expression and supernatant protein concentration was used to examine inflammatory profiles. All women had a postprandial increase in interleukin (IL)-8 gene expression, IL-8 protein concentration, and tumor necrosis factor alpha (TNF-α) protein concentration (P < 0.05). AA women had a postprandial increase in IL-6, IL-8, and TNF-α protein concentration (P < 0.05). AA women had higher postprandial IL-1β protein concentration and IL-8 gene expression compared with CA women (P < 0.05). Our data uncovers the specific impact of race and time on pro-inflammatory PBMC (IL-1β, IL-6, IL-8, and TNF-α) expression profiles in response to an acute high-fat meal challenge. Novelty: African Americans have higher predominance of inflammatory disease. We explored the potential race impact on peripheral blood mononuclear cell reactivity in response to a meal. A pro-inflammatory response to an acute high-fat meal with race impact was observed possibly contributing to health disparities impacting African-American women.
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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) | 0,002 | 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 ».