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壳聚糖通过调整肠道菌群和瘦素水平改善肥胖的研究

发布时间:2021-12-18 01:31
  目的肥胖(Obesity)是指一定程度的明显超重与脂肪层过厚,是由可损坏健康的异常或过量的体内脂肪积聚而产生的一种状态。随着肥胖的进展,机体的代谢也会随之异常,从而导致发生人体生理或病理的疾病,如代谢综合征等。目前在全球范围内,肥胖和超重人群的比例在各个年龄段都呈现快速增长的趋势。从1975年至2013年,肥胖人数已增加数倍,同时儿童肥胖也成为21世纪面临的最严峻的公共卫生挑战之一。对肥胖的控制已经迫在眉睫,并且成为越来越多的学者所关注的焦点。传统的肥胖控制策略大多是体育锻炼、饮食控制、外科手术、口服药物,但是随着近年来微生物学和生物信息学的发展,已经有大量研究表明某些肠道菌群与肥胖有着密切的相关关系。于是,有的学者开始尝试研究通过益生元对肠道菌群进行调节从而控制肥胖,研究结果显示益生元和益生菌的调控对肥胖的控制有着更加令人期待的效果和前景。壳聚糖(Chitosan)是一种在自然界中非常容易获取的膳食纤维,已经被证明有多种生物学功能,如降脂降糖,促愈合,抗肥胖等,并且被广泛试用于食品和医疗行业。但是壳聚糖的抗肥胖效果的机制及其对肠道菌群的影响尚未明确,本实验意图通过构建肥胖小鼠模型,通... 

【文章来源】:山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:78 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

壳聚糖通过调整肠道菌群和瘦素水平改善肥胖的研究


图1?A:分组后四组小鼠平均体重;B:分组后四组小鼠OGTT实验平均AUC??2.2.小鼠干预词养??分组完成的小鼠分别使用不同饲料喂养:L组使用D12450J-5%cellulose喂养;??

曲线,指数分析,体重,饲料


脂词料喂养小鼠来观??察壳聚糖的抗肥胖作用,并将四组分别记录为L组,LC组,H组,HC组,我们每??隔几天对小鼠称重一次并记录形成折线。在大多数监测时间点,H组小鼠的平均??体重要明显高于其他三组小鼠的平均体重;L组和LC组小鼠体重均较高脂两组小??鼠体重低且两组体重曲线并未分开,无统计学差异;HC组小鼠体重仍显著高于??低脂两组,但相比于H组显著降低。在第30天,HC组小鼠的体重增加量和平均??体重相比于H组小鼠显著降低,验证了壳聚糖的添加确实可以减少高脂饮食引起??的体重增加(图2-A)。??30天内的组内小鼠平均食物摄入量也被监测,与H组小鼠相比,HC组小鼠平??均摄食量显著降低;与L组小鼠相比,LC组小鼠平均摄食量也显著降低(图2-B)。??然而将食物摄入量与食物所含能量结合,通过多因素方差分析却显示无论是L组??与LC组小鼠或者H组与HC组小鼠能量摄入差距不明显(图2-C)。这提示壳聚糖??可能会稍微降低小鼠食欲,但这种降低并不是其抗肥胖作用的主要原因。通过比??较四种不同饲料的摄入量对小鼠体重増加量的影响,结果显示每单位高脂饲料能??增加的体重远超其他三组,添加了壳聚糖的高脂饲料与单纯高脂饲料相比,每单??位饲料所增加的体重有所减少,但仍高于低脂两组;而低脂两组饲料每单位增加??的体重量均较少且相差不大,无统计学差异(图2-D)。??Time((by)??C?^?_ns_?_〇s_?D??v?v°?^?^?^??图2体重和饮食指数分析。A.各个饮食组在不同监测时间点时的平均体重。B.整个干预??28??

脂肪,血清,壳聚糖,附睾


?山东大学硕士学位论文???A?1S1?B?〇?,5,?c???觀1?——- ̄au??=?二%? ̄^?=!?〇〇.?丄?:;f??l!^?T?m?if?-T?丁?、??Mini卜_壓??v?v°?^?^?V?4?#?v?v0?^?令??D?L?^?II????*?r?\?*??k?A?-???;??、??y????f??HZJ?-?ZHJ??U?\?ll(?,.??*??????>?t??\?<??i?■?*??-?.?t?^????\?*???*????鵠??"mm'mm??mmmm:??uu??图3壳聚糖对血清瘦素水平和脂肪细胞肥大的影响。A.血清瘦素水平。B.各组小鼠体脂率。??C.各组小鼠附睾脂肪组织中脂肪细胞平均面积。D.各组附睾脂肪组织H&E染色。E.各组肝??脏组织H&E染色。***尸?<0.001,?****P?<0.0001。??30??

【参考文献】:
期刊论文
[1]Inulin Can Alleviate Metabolism Disorders in ob/ob Mice by Partially Restoring Leptinrelated Pathways Mediated by Gut Microbiota[J]. Xiaofeng Song,Liang Zhong,Na Lyu,Fei Liu,Boxing Li,Yanan Hao,Yong Xue,Jing Li,Yuqing Feng,Yue Ma,Yongfei Hu,Baoli Zhu.  Genomics,Proteomics & Bioinformatics. 2019(01)



本文编号:3541358

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