A high‐fat diet supplemented with medium‐chain triglycerides ameliorates hepatic steatosis by reducing ceramide and diacylglycerol accumulation in mice
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is projected to be the most common chronic liver disease worldwide and is closely linked to obesity, insulin resistance and type 2 diabetes. Currently, no pharmacological treatments are available to treat NAFLD, and lifestyle modification, including dietary interventions, is the only remedy. Therefore, we conducted a study to determine whether supplementation with medium-chain triglycerides (MCTs), containing a mixture of C8 and C10 (60/40), attenuates NAFLD in obese and insulin-resistant mice. To achieve that, we fed C57BL/6 male mice a high-fat diet (HFD) for 12 weeks to induce obesity and hepatic steatosis, after which obese mice were assigned randomly either to remain on the HFD or to transition to an HFD supplemented with MCTs (HFD + MCTs) or a low-fat diet (LFD) for 6 weeks as another dietary intervention model. Another group of mice was kept on an LFD throughout the study and used as a lean control group. Obese mice that transitioned to HFD + MCTs exhibited improvement in glucose and insulin tolerance tests, and the latter improvement was independent of changes in adiposity when compared with HFD-fed mice. Additionally, supplementation with MCTs significantly reduced hepatic steatosis, improved liver enzymes and decreased hepatic expression of inflammation-related genes to levels similar to those observed in obese mice transitioned to an LFD. Importantly, HFD + MCTs markedly lowered hepatic ceramide and diacylglycerol content and prevented protein kinase C-ε translocation to the plasma membrane. Our study demonstrated that supplementation with MCTs formulated mainly from C8 and C10 effectively ameliorated NAFLD in obese mice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».