Effect of different phosphatidylcholines on high fat diet-induced insulin resistance in mice
Notice bibliographique
Résumé
Phosphatidylcholine (PC) is the most abundant phospholipid in natural products and exhibits various bioactivities in vivo. However, the beneficial effects of PC on IR and the potential mechanisms are rarely reported. PCs from different biological sources vary greatly in their fatty acid compositions. The present study aimed to investigate the effect of EPA/DHA-PC derived from Sthenototeuthis oualaniensis on high fat diet (HFD)-induced IR in comparison with terrestrial soybean PC (Soy-PC) and egg yolk PC (Egg-PC) in C57BL/6J mice. The results indicated that EPA/DHA-PC, but not Soy-PC or Egg-PC, reversed HFD-induced obesity, IR and hyperglycemia. This improvement was accompanied by enhanced IRS/PI3K/AKT insulin signaling pathway in peripheral tissue, ameliorated JNK and NF-κB inflammatory pathway in white adipose tissue, and changes in the gut microbial composition. Microbiological analysis showed that EPA/DHA-PC treatment prevented the loss of Bacteroidetes, Verrucomicrobia, Akkermansia, Coriobacteriaceae_UCG-002, Lactobacillus, Clostridium_sensu_stricto_1, Bacteroides and inhibited the increase of Firmicutes, Actinobacteria, Proteobacteria, and Ileibacterium. The gut microbiota-derived metabolites LPS and TMAO were also reduced by EPA/DHA-PC. In summary, the improvement effect of PCs on IR is largely related to their fatty acid composition. EPA/DHA-PC prevented IR probably by modulating the gut microbiota composition, ameliorating the chronic inflammation in the adipose tissue and promoting transduction of insulin signaling pathways.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».