A low carbohydrate diet high in fish oil and soy protein delays inflammation, hematopoietic stem cell depletion, and mortality in miR-146a knock-out mice
Notice bibliographique
Résumé
Since our previous studies found a low carbohydrate (CHO) diet containing soy protein and fish oil (15%Amylose/Soy/FO) significantly reduced lung and breast cancer in mice we asked herein if this low CHO diet could also delay the onset of myeloid malignancies. To test this we employed a miR-146a knock-out (KO) mouse model and found the 15%Amylose/Soy/FO diet increased their median lifespan by 8.5 month, compared to these mice on a Western diet. This was associated with increased lymphocytes and reduced monocytes, granulocytes, blood glucose and insulin levels. Inflammatory cytokine/chemokine studies carried out with 6-month-old mice, before any signs of illness, revealed the 15%Amylose/Soy/FO diet significantly reduced pro-inflammatory cytokines. This low CHO diet also led to an increase in plasma β-hydroxybutyrate and in liver fatty acid synthase levels. This, together with higher liver carnitine palmitoyltransferase I levels suggested that the 15%Amylose/Soy/FO diet was causing a systemic metabolic shift from glucose to fatty acids as an energy source. Lastly, we found the 15%Amylose/Soy/FO diet resulted in significantly higher numbers of primitive hematopoietic stem cells (HSCs) in the bone marrow of 6-month-old mice than those fed a Western diet. Taken together, these results suggest a 15%Amylose/Soy/FO diet reduces chronic inflammation and increases fatty acid oxidation and that this, in turn, may prevent HSC proliferation and exhaustion, thereby delaying myeloid malignancy-induced death of miR-146a KO mice. We suggest a low CHO diet containing soy protein and fish oil could be beneficial in reducing the risk of myeloid malignancies in patients with low miR-146a levels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».