Silver carp muscle hydrolysate ameliorated atherosclerosis and liver injury in apoE <sup>-/-</sup> mice: the modulator effects on enterohepatic cholesterol metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis (AS) is a major cause of cardiovascular diseases (CVDs) and a strong link with hepatic steatosis. Silver carp muscle hydrolysate (SCH) possess various beneficial activities but its effect on AS and hepatic steatosis is yet unknown. This study aimed to investigate the effects of SCH on AS lesions and hepatic steatosis using apoE-/- mice. Results showed that SCH significantly reduced the vascular AS plaques and alleviated hepatic steatosis lesions in apoE-/- mice. Consistent with this, the lipid levels both in circulation and liver were lowered by SCH. The mechanism analysis showed SCH down-regulated the expression of genes involved in lipoproteins production while up-regulated the expression of genes related to reverse cholesterol transport (RCT) in liver. Meanwhile, SCH remarkably promoted transintestinal cholesterol excretion (TICE) process in intestine, partly contributing to the reduction of blood lipids. The peptide profile data indicated LYF, HWPW, FPK, and YPR are the main peptides in SCH that play a vital role in alleviating AS lesions and hepatic steatosis. Our findings provided new knowledge for the application of SCH in ameliorating CVDs and liver diseases.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».