Effects of long-term dietary zinc manipulation on diabetic indices and fatty acid composition of adipose tissue phospholipid and triglyceride of diet-induced obese C57BL/6J mice
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is powerful predictor of insulin resistance and a major risk factor for Diabetes Mellitus Type 2 (DM2) in susceptible humans and rodent models. Dietary zinc deficiency has several characteristics common to DM2, but no information exists identifying the impact of altered dietary zinc status on the development of specific traits in diet-induced obesity and diabetes. Therefore, the objective of this experiment was to investigate the effects of zinc deficiency and supplementation on diabetic indicators and adipose tissue fatty acid composition using a diet-induced model of obesity and DM2 in C57BL/6J mice. Weanling C57BL/6J mice were randomized to diets containing 16% calories as soybean oil (SO) or 55% calories as mixed fat (MF) for 16 weeks. The SO and MF groups were further randomized to either a marginally zinc deficient (ZD, 3 ppm Zn), zinc control (ZC, 30 ppm Zn), or zinc supplemented (ZS, 150 ppm Zn) diet. The study was unable to induce obesity and diabetes in C57BL/6J mice by alteration of the dietary fatty acid composition and fat content, but it did identify obesity-prone mice fed the SO and MF diets. Dietary fat, but not dietary zinc, altered the fatty acid composition of adipose tissue phospholipid and triglyceride. (Abstract shortened by UMI.)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».