Sensibilidade periférica à insulina e resposta inflamatória na vigência de dietas obesogênicas, suplementação com óleo de peixe e ausência de TLR-4.
Bibliographic record
Abstract
O objetivo desse estudo foi investigar a associação da inflamação com a resistência periférica à insulina (RI) na vigência de dietas obesogênicas, suplementação com óleo de peixe (SOP) e ausência de TLR-4. Os animais receberam dieta balanceada (DB), DB e leite condensado (DB+LC), hiperlipídica (HFD) ou HFD+LC. DB+LC e HFD levaram ao aumento: no ganho de massa corpórea (MC) e expressão de F4/80 e leptina no tecido adiposo (TA) em relação à DB. Em relação à HFD, HFD+LC provocou: aumento no HOMA-IR (4x), nos conteúdos de IL-6, IL-10, TNF-a, IL-1b, ICAM-1, VCAM-1 e leptina no TA. Comparada à DB+LC, HF+LC aumentou: a MC, HOMA-IR e expressão de F4/80 e reduziu a expressão de leptina no TA. A SOP nos animais em DB reduziu a expressão de F4/80, TNF-a e TLR-4 no fígado. A SOP em HFD reduziu o MC, HOMA-IR e aumentou o conteúdo de adiponectina no TA. A deleção de TLR-4 elevou o MC em DB+OP e a gordura mesentérica no HFD+OP. Assim, o consumo elevado de gordura ou açúcar causou obesidade e a associação de ambos potencializou a obesidade e induziu RI e inflamação no TA. A suplementação com OP atenuou a inflamação associada à DB e a obesidade e RI na vigência de HFD, sendo esses efeitos dependentes de TLR-4.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".