Dose-Responses Relationship in Glucose Lowering and Gut Dysbiosis to Saskatoon Berry Powder Supplementation in High Fat-High Sucrose Diet-Induced Insulin Resistant Mice
Notice bibliographique
Résumé
Administration of freeze-dried powder of Saskatoon berry (SB), a popular fruit enriched with antioxidants, reduced glucose level, inflammatory markers and gut microbiota disorder in high fat-high sucrose (HFHS) diet-induced insulin resistant mice. The present study examined the dose-response relationship in metabolic, inflammatory and gut microbiotic variables to SB power (SBp) supplementation in HFHS diet-fed mice. Male C57 BL/6J mice were fed with HFHS diet supplemented with 0, 1%, 2.5% or 5% SBp for 11 weeks. HFHS diet significantly increased the levels of fast plasma glucose (FPG), cholesterol, triglycerides, insulin, homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), tumor necrosis factor-α, monocyte chemotactic protein-1 and plasminogen activator inhibitor-1, but decreased fecal Bacteroidetes phylum bacteria and Muribaculaceae family bacteria compared to low fat diet. SBp dose-dependently reduced metabolic and inflammatory variables and gut dysbiosis in mice compared with mice receiving HFHS diet alone. Significant attenuation of HFHS diet-induced biochemical disorders were detected in mice receiving ≥1% SBp. The abundances of Muribaculaceae family bacteria negatively correlated with body weights, FPG, lipids, insulin, HOMA-IR and inflammatory markers in the mice. The results suggest that SBp supplementation dose-dependently attenuated HFHS diet-induced metabolic and inflammatory disorders, which was associated with the amelioration of gut dysbiosis in the mice.
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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 ».