Fish oil replacement prevents, while docosahexaenoic acid‐derived protectin DX mitigates end‐stage‐renal‐disease in atherosclerotic diabetic mice
Notice bibliographique
Résumé
mice with transgenic overexpression of IGFII in pancreatic β-cells (LRKOB100/IGFII) as a model of ESRD to test whether dietary long chain omega-3 polyunsaturated fatty acids LCω3FA-rich fish oil (FO) could prevent ESRD development. We further evaluated the potential of docosahexaenoic acid (DHA)-derived pro-resolving lipid mediators, 17-hydroxy-DHA (17-HDHA) and Protectin DX (PDX), to reverse established ESRD damage. HFHS-fed vehicle-treated LRKOB100/IGFII mice developed severe kidney dysfunction leading to ESRD, as revealed by advanced glomerular fibrosis and mesangial expansion along with reduced percent survival. The kidney failure outcome was associated with cardiac dysfunction, revealed by reduced heart rate and prolonged diastolic and systolic time. Dietary FO prevented kidney damage, lean mass loss, cardiac dysfunction, and death. 17-HDHA reduced podocyte foot process effacement while PDX treatment alleviated kidney fibrosis and mesangial expansion as compared to vehicle treatment. Only PDX therapy was effective at preserving the heart function and survival rate. These results show that dietary LCω3FA intake can prevent ESRD and cardiac dysfunction in LRKOB100/IGFII diabetic mice. Our data further reveals that PDX can protect against renal failure and cardiac dysfunction, offering a potential new therapeutic strategy against ESRD.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».