Modulation of TGF-B in platelets and neutrophils by dietary lipids
Notice bibliographique
Résumé
Dietary lipids have been implicated in the pathology and prevention of variety of chronic illnesses including cancer and atherosclerosis. Transforming growth factor-beta (TGF-$\\beta)$ is a multifunctional cytokine that is believed to modulate the key steps in pathology of these chronic illnesses. Platelets and neutrophils are known to play a role in the development of these illnesses and are also known to transport high concentrations of TGF-$\\beta$ throughout the vascular system. Therefore the possibility that dietary lipids modulate the TGF-$\\beta$ content of these cells was investigated in a series of studies. A preliminary study was conducted with weanling Spragure-Dawley rats to assess TGF-$\\beta$ status of platelets as affected by dietary lipids utilising the CCL-64 bioassay. The growth inhibitory effect of platelet lysate, employing the CCL-64 bioassay, was quantified to reflect TGF-$\\beta$ content. Rats were put on four different high fat diets and one low fat diet for 6 weeks. Diets were composed of 18% test fat and 5% soy oil, by weight. Beef tallow (HFB), fish oil (HFF), corn oil (HFC), and olive oil (HFO) were used for the high fat diets and a low fat soy oil (LFS) diet was included with 5% soy oil. Supplementary studies were conducted with the neutrophils and plasma of the older rats. (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) | 0,000 | 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 ».