Liuwei Dihuang Aqueous Extract Reduces Weight Gain in Obese‐Prone Rats through Multi‐Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Liuwei Dihuang (LWDH), a traditional Chinese herbal formulation, has been demonstrated to reduce weight gain in obese rats; however, the active components and mechanisms are unknown. In the present study, water extract of LWDH was obtained and determined for its effect and mechanism of action on weight gain in male obese‐prone CD rats. The rats were divided into three groups and fed a high‐fat diet (60 kcal% from fat). Two treatment groups received 600 (WE600) or 1200 (WE1200) mg/kg/d LWDH water extract dissolved in water once a day via gavage feeding for 10 wk. The control rats were gavaged with the control vehicle. It was found that WE1200 lowered body weights after 3 weeks of treatment and the effect was retained throughout the remaining study period. WE1200 also lowered visceral fat mass, serum free fatty acids, serum leptin, as well as blood cholesterol and triacylglycerides. Oxygen consumption, carbon dioxide production and fat oxidation were increased in both light and dark periods, while carbon dioxide oxidation increased in the light period in the WE1200 group. Energy expenditure was increased in the WE1200 group in both light and dark periods. Moreover, rats in the WE1200 group had lower levels of serum free fatty acids and leptin levels. Rats in the WE600 had lower serum free fatty acids and leptin levels without showing significant effects on other parameters compared to controls. These results demonstrated that consumption of LWDH water extract suppressed weight gain, visceral fat mass and improved several phenotypes of metabolic syndrome in obese rats through increasing energy expenditure, decreasing energy intake and improving leptin sensitivity. ‐‐‐‐Research was supported by CIHR grant CCI‐92219.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».