Long-term effects of dietary high protein on renal health in the pig model
Notice bibliographique
Résumé
The impact of habitually consuming a high protein (HP) diet at the upper limit of the acceptable macronutrient distribution range (AMDR) on kidney health is unknown. The current study was designed to test the hypothesis that long-term consumption of a diet providing 35% of energy as protein will have negative consequences on renal health, as assessed in a pig model. Methods: Adult female, non-pregnant, commercial pigs (Genesus) were randomized to receive either NP (15% energy from protein) or HP (35% energy from protein) isocaloric diets for either 4 or 8 months. Diets contained whole protein sources with an animal: plant ratio of 2:1 in the NP diet to mimic the average Canadian diet. The increased protein in the HP diet was achieved by increasing egg and dairy protein sources. Body composition was measured by dual-energy X-ray absorptiometry. Glomerular volume and kidney fibrosis were evaluated on kidney sections by quantitative image analysis. The inflammatory marker monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) and the growth factor transforming growth factor beta-1(TGFβ1) were assessed in renal tissue using commercial ELISA kits. Results: Pigs given the HP diet had lower body weights and percentage of body fat. Pigs consuming the HP diet had significantly higher glomerular filtration rates (GFR) and larger kidneys. Renal MCP-1 levels and renal fibrosis also were significantly higher in pigs given the HP diet, while proteinuria and renal TGFβ1 expression did not differ. Conclusion: These findings suggest that, despite the potential benefit of the HP diet on body composition, long-term intakes of protein at the upper limit of the AMDR may compromise renal health in healthy female pigs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».