An optimized low-dose STZ model rapidly induces diabetic neuropathy in rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diabetic neuropathy is one of the most common complications of diabetes mellitus and remains difficult to study due to the prolonged experimental periods and high mortality frequently associated with conventional streptozotocin (STZ)-induced models. We aimed to develop and characterize a rapid, reproducible, and high-survival rat model of early diabetic neuropathy and to identify molecular alterations associated with disease development. Methods Male Wistar rats received three intraperitoneal injections of low-dose STZ (30 mg/kg) on alternating days or vehicle control. Blood glucose and body weight were monitored, and a neurophysiological assessment was performed using M-wave and F-wave recordings. To complement functional characterization, dorsal root ganglion (DRG) microarray datasets from STZ-induced diabetic rats and human DRG gene expression samples were analyzed using differential expression, protein-protein interaction, functional enrichment, and receiver operating characteristic (ROC) analyses. Results STZ-treated animals developed sustained hyperglycemia and significant body weight loss compared with controls. Neurophysiological assessment revealed a marked reduction in F-wave occurrence and prolonged F-wave latency, indicating early peripheral nerve dysfunction. High survival throughout the study. Transcriptomic analysis identified 2,693 differentially expressed genes, with the top 500 enriched in inflammatory, calcium signaling, neuropeptide signaling, and myeloid immune pathways. Network analysis highlighted TNF, HTR2A, CXCL10 , and CXCR2 as hub genes. Validation in an independent human DRG dataset demonstrated significant upregulation of TNF and HTR2A , with strong diagnostic ability (AUC = 0.91 and 0.80, respectively). Conclusions An optimized low-dose STZ regimen rapidly induces neurophysiological features of diabetic neuropathy within four weeks while maintaining high animal survival. This model provides a practical platform for investigating early pathogenic mechanisms and evaluating therapeutic interventions. Integrative transcriptomic analyses further identify TNF and HTR2A as candidate biomarkers with translational relevance for diabetic neuropathy.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».