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Enregistrement W4409397966 · doi:10.1021/acs.jproteome.5c00040

Impact of High-Fat Diet-induced Metabolic Dysfunction-associated Steatotic Liver Disease on Heart, Kidney, and Skeletal Muscle Metabolomes in Wild-Type Mice

2025· article· en· W4409397966 sur OpenAlexaff
João Gabriel Silva, Ludgero C. Tavares, Getachew D. Belew, João A. Rodrigues, Rita Araújo, Ana M. Gil, John G. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHeritage College
Organismes subventionnairesCentro de Investigação em Materiais Cerâmicos e CompósitosEuropean Regional Development FundUniversidade de CoimbraFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversidade de Aveiro
Mots-clésSkeletal muscleKidneyInternal medicineEndocrinologyKidney diseaseMedicineDiseaseMetabolomicsBiologyPhysiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) can be recapitulated in mice fed a high-fat diet. The development of MASLD and the diet per se can both perturb metabolism in key extrahepatic tissues such as the heart, kidney, and skeletal muscle. To date, these alterations have not been well described in this animal model of diet-induced MASLD. Methodology: Male C57BL/6J mice were fed either standard (SC, n = 12) or high-fat chow (HF, n = 11) for 18 weeks. Metabolites were extracted from the heart, kidney, and skeletal muscle and analyzed by 1 H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, along with multivariate and univariate statistical analyses. Results: Kidney metabolite profiles exhibited the largest differences between HF and SC diets, followed by those of skeletal muscle and then the heart. Some alterations were common across all tissues, namely decreased trimethylamine and elevated levels of linoleic acid and polyunsaturated fatty acids in HF compared to SC ( p < 0.05 for all three metabolites). Overall, the metabolite variations were consistent with shifts in carbohydrate and lipid substrate selection for oxidation, increased tissue stress in the heart and kidneys, and altered choline metabolism. These findings may serve as additional important descriptors of MASLD onset and progression.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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