Protective effects of apple polyphenols on bone loss in mice with high fat diet-induced obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity-induced inflammation can lead to an imbalance in bone formation and resorption. Our previous studies have demonstrated that apple polyphenols (APs) can reduce body weight and inflammation. But their effect on bone is still unclear. In this study, we investigated the protective effects of APs on bone loss in mice with high-fat-diet (HFD)-induced obesity. Forty male C57BL/6J mice were divided into control group (10% fat diet), HFD group (60% fat diet), resveratrol group (60% fat diet), and AP group (60% fat diet). Micro-computed tomography revealed a significant increase in bone volume fraction and bone mineral density, and more trabecular bone and less trabecular bone separation in the AP group compared with the HFD group. In addition, serum tumor necrosis factor (TNF)-α, interleukin-6 (IL-6), and tartrate-resistant acid phosphatase (TRACP) levels were decreased; runt-related transcription factor 2 (Runx2) levels were increased; the collagen area was enlarged; and femur biomechanical property was enhanced in the AP group compared with the HFD group. APs significantly increased the ratio of osteoprotegerin to the receptor activator for the nuclear factor-κB ligand (OPG/RANKL) compared with the HFD group. Resveratrol could also improve the glucolipid regulation, but poorer osteogenic promotion was found compared to APs. The present study demonstrated that APs prevent loss of bone mass induced by obesity, which has potential implications for the prevention and treatment of obesity-related 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».