High concentrations of fructose cause brain damage in mice
Notice bibliographique
Résumé
Excessive fructose consumption is associated with the incidence of obesity and systemic inflammation, resulting in increased oxidative damage and failure to the function of brain structures. Thus, we hypothesized that fructose consumption will significantly increase inflammation, oxidative damage, and mitochondrial dysfunction in the mouse brain and, consequently, memory damage. The effects of different fructose concentrations on inflammatory and biochemical parameters in the mouse brain were evaluated. Male Swiss mice were randomized into four groups: control, with exclusive water intake, 5%, 10%, and 20% fructose group. The 10% and 20% fructose groups showed an increase in epididymal fat, in addition to higher food consumption. Inflammatory markers were increased in epididymal fat and in some brain structures. In the evaluation of oxidative damage, it was possible to observe significant increases in the hypothalamus, prefrontal cortex, and hippocampus. In the epididymal fat and in the prefrontal cortex, there was a decrease in the activity of the mitochondrial respiratory chain complexes and an increase in the striatum. Furthermore, short memory was impaired in the 10% and 20% groups but not long memory. In conclusion, excess fructose consumption can cause fat accumulation, inflammation, oxidative damage, and mitochondrial dysfunction, which can damage brain structures and consequently memory.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».