Isoflavone Protects the Renal Tissue of Diabetic Ovariectomized Rats via PPARγ
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes associated with post-menopause is related to a worse condition of kidney disease. Taking into consideration that this disorder may be regulated by estrogenic mediators, we evaluated the renal protective effect of isoflavone. We investigated the role of the PPARγ in the pathogenesis of the disease. For this study, we used diabetic female rats in a postmenopausal model through ovariectomy. The animals were treated with isoflavone or 17β-estradiol. A dosage was administered to bring on blood glycemia, and through immunohistochemistry, we evaluated the immunoreactivity of PPARγ in the endometrium and renal tissue. We analyzed the immunoreactivity of renal injury molecule KIM-1 and the collagen and glycogen densities in the kidney. Through bioinformatics analysis, we observed PPARγ and COL1A1 gene expression under the influence of different glucose doses. In particular, we observed that isoflavone and 17β-estradiol regulate blood glycemia. Renal injury was inhibited by isoflavone, observed by a reduction in KIM-1, along with glycogen accumulation. These benefits of isoflavone may be associated with PPARγ overexpression in the kidneys and endometrium of diabetic ovariectomized rats.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».