Loganin regulates glycolipid metabolism by influencing intestinal microbiota and AMPK signaling in obese mice
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to observe the effects of loganin (Log) on serum glycolipid levels and probe the mechanisms focusing on intestinal flora and AMP-activated protein kinase (AMPK) signaling in obese mice. A high-fat diet was given for 12 consecutive weeks to generate the obesity model in institute of cancer research (ICR) mice. Body weight was measured weekly and fasting blood glucose (FBG) was determined every 2 weeks. Both the oral glucose tolerance test and the intraperitoneal insulin tolerance test were performed. The serum levels of total cholesterol (TC), triglyceride, high-density lipoprotein-cholesterol, low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C), and free fatty acids (FFA) were measured. The expression of key proteins in the AMPK signaling pathway in skeletal muscle tissue was detected by immunoblotting, and gut microbiota were characterized using 16S rDNA sequencing. Log significantly decreased the body weight and the FBG in obese mice (P < .05), and it could restore FBG to normal levels. The total cholesterol, LDL-C, and FFA levels were significantly reduced by Log compared with the obese controls (TC: P = .0020; LDL-C: P = .0233; FFA: P = .0127), and the glucose tolerance of animals was significantly improved (P = .0477). The western blot results showed that Log could upregulate the protein expression of Adenosine 5‘-monophosphate (AMP)-activated protein kinase (AMPKα), Sirtuin 1 (SIRT1), and peroxisome proliferator-activated receptor-gamma coactivator -1alpha (PGC1α) in skeletal muscle tissue of obese mice. 16S rDNA sequencing indicated that Log reduced the diversity of the gut flora in feces and altered the floral composition of obese mice. Log was effective in reducing body weight and improving glucolipid metabolism in obese mice, probably through activating AMPK signaling and regulating intestinal microbial diversity.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».