Sex-specific metabolic and central effects of GLP-1–estradiol conjugate in middle-aged rats on a standard or western diet
Notice bibliographique
Résumé
Middle age represents a critical window for metabolic and cognitive health, particularly in the context of rising obesity and diabetes rates. Glucagon-like peptide-1 (GLP-1)-based therapies, which regulate blood glucose and body weight, show sex-specific effects, with estradiol potentiating their metabolic benefits. However, research on GLP-1's cognitive and neuroprotective roles has largely been conducted in males. Here, we investigated the effects of GLP-1 conjugated to estradiol (GE2) on metabolism, cognition, cytokine levels and neurogenesis in the dentate gyrus of middle-aged male and female rats fed a standard (SD) or Western (WD) diet. In both sexes, WD increased body weight and plasma leptin levels, regardless of sex. GE2 treatment led to weight loss, enhanced cued and contextual fear memory, reduced cytokine levels in the hippocampus in SD rats, and increased neurogenesis in the dorsal dentate gyrus (DG), regardless of sex. Sex-specific differences were observed in fat distribution, glucose regulation, central cytokine levels, and neuroplasticity after WD and GE2 treatment. In females only, GE2 reduced visceral (gonadal) fat, reduced cytokines in the dorsal hippocampus, and improved basal blood glucose in response to a WD. In males only, GE2 restored neurogenesis in the DG after WD exposure, and reduced cytokine levels in the amygdala. These findings suggest that although WD increased body weight and GE2 improved associative learning in both sexes, both WD and GE2 had differential affects on metabolic hormones, insulin regulation, cytokine levels and neuroplasticity. Our findings underscore the importance of sex-specific approaches in metabolic and neuroprotective therapeutics in middle age.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».