Lycopene Improves Bone Quality and Regulates AGE/RAGE/NF‐кB Signaling Pathway in High‐Fat Diet‐Induced Obese Mice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was aimed at examining the effects of lycopene on bone metabolism in high-fat diet (HFD)- induced obese mice and to identify the potential underlying mechanisms. METHODS: Mice were fed a HFD for 12 weeks and then continue with or without lycopene intervention (15 mg/kg) for additional 10 weeks. The effects of lycopene on blood glucose and lipid metabolism, as well as serum levels of total antioxidant capacity (T-AOC), superoxide dismutase (SOD), and malondialdehyde (MDA) were determined by biochemical assays. Bone histomorphological features and osteoclast activity were assessed by hematoxylin/eosin and tartrate-resistant acid phosphatase staining. Bone microstructure at the proximal tibial metaphysis and diaphysis was determined by microcomputed tomography. Tibial biomechanical strength and material profiles were measured by a three-point bending assay and Fourier transform infrared spectroscopy. Protein expressions involved in the AGE/RAGE/NF-кB signaling pathway were determined by western blot and/or immunohistochemical staining. RESULTS: Lycopene consumption reduced body weight gain and improved blood glucose and lipid metabolism in HFD-induced obese mice. In addition, lycopene treatment preserved bone biomechanical strength, material profiles, and microarchitecture in obese mice. Moreover, these alterations were associated with an increase in serum levels of T-AOC and SOD, and a decline in serum levels of MDA, as well as a reduction of AGEs, RAGE, cathepsin K, and p-NF-кBp65 and NF-кBp65 expressions in the femurs and tibias of obese mice. CONCLUSION: Lycopene may improve bone quality through its antioxidant properties, which may be linked with the regulation of the AGE/RAGE/NF-кB signaling pathway in obese mice. These results suggest that lycopene consumption may be beneficial for the management of obesity-induced osteoporosis.
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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.
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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 ».