<i>Vitis vinifera</i> L. Bioactive Components Modulate Adipose Tissue Metabolic Markers of Healthy Rats in a Photoperiod‐Dependent Manner
Notice bibliographique
Résumé
SCOPE: The beneficial health effects of (poly)phenol-rich foods such as red grapes mainly depend on both the type and concentration of (poly)phenols. Since fruit (poly)phenol content is influenced by growing conditions, the study examines the seasonal effects of red grapes (Vitis vinifera L.), grown under various cultivation conditions, on metabolic markers of adipose tissue in healthy rats. METHODS AND RESULTS: of either conventionally or organically grown red grapes for 10 weeks (n = 6). Seasonal consumption of organic grapes (OGs), which are richer in anthocyanins, increases energy expenditure (EE) of animals exposed to long photoperiod and enhances uncoupling protein 1 (UCP1) protein expression in brown adipose tissue of animals under standard photoperiod. Additionally, red grape consumption affects the gene expression profile of white adipose tissue (WAT), upregulating browning markers of subcutaneous WAT in 12 h light (L12) and 18 h light (L18) photoperiods, and downregulating adipogenic and lipolytic markers of visceral WAT in 6 h light (L6) and L12 photoperiods. CONCLUSIONS: These results clearly show that bioactive compounds of grapes can modulate the metabolic markers of white and brown adipose tissues in a photoperiod and depot-dependent manner, partly affecting EE when consumed out of season.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».