Elucidating Hepatic Lipidosis in Stray Cats Through Serum Biochemistry, Liver Histopathology and Liver RNA Expression of PPAR-δ and PPAR-γ
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of feline hepatic lipidosis (FHL) with appropriate treatment can increase prognosis significantly. This study looks into the serum biochemistry and lipid composition of serum and liver samples in a group of stray cats (N=18) collected from pounds in Klang Valley, Malaysia. Alanine aminotransferase (ALT) in blood serum was used to detect for liver damage possibly due to FHL, confirmed through light microscopy, serum biochemistry (triglyceride, cholesterol, creatinine, and urea), liver triglyceride and cholesterol concentrations, and liver RNA expression of lipid droplet regulators peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs). Differing severity of FHL in samples were divided and grouped using an adapted scoring method observing fatty change of liver (FCL) with trends between FCL groups investigated. Elevated serum ALT reflective of increasing FCL severity was observed with elevated concentrations of liver TAG and cholesterol levels. Serum TAG and cholesterol decreased with heightened FCL pointing to fatty acid oxidation and lipid restoration in the liver, supported by PPAR-γ expression which also propose macrophage activation for liver recovery alongside PPAR-δ for lipogenesis and inflammatory reactions. Elevated serum creatinine and urea levels with increasing FCL severity propose overall intact hepatic function in the stray cat samples.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».