Cow’s Milk Bioactive Molecules in the Regulation of Glucose Homeostasis in Human and Animal Studies
Notice bibliographique
Résumé
Obesity disrupts glucose metabolism, leading to insulin resistance (IR) and cardiometabolic diseases. Consumption of cow's milk and other dairy products may influence glucose metabolism. Within the complex matrix of cow's milk, various carbohydrates, lipids, and peptides act as bioactive molecules to alter human metabolism. Here, we summarize data from human studies and rodent experiments illustrating how these bioactive molecules regulate insulin and glucose homeostasis, supplemented with in vitro studies of the mechanisms behind their effects. Bioactive carbohydrates, including lactose, galactose, and oligosaccharides, generally reduce hyperglycemia, possibly by preventing gut microbiota dysbiosis. Milk-derived lipids of the milk fat globular membrane improve activation of insulin signaling pathways in animal trials but seem to have little impact on glycemia in human studies. However, other lipids produced by ruminants, including polar lipids, odd-chain, trans-, and branched-chain fatty acids, produce neutral or contradictory effects on glucose metabolism. Bioactive peptides derived from whey and casein may exert their effects both directly through their insulinotropic effects or renin-angiotensin-aldosterone system inhibition and indirectly by the regulation of incretin hormones. Overall, the results bolster many observational studies in humans and suggest that cow's milk intake reduces the risk of, and can perhaps be used in treating, metabolic disorders. However, the mechanisms of action for most bioactive compounds in milk are still largely undiscovered.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».