Marine Sources but Not Plant Sources of Omega‐3 Fatty Acids Prevents Progression of Hepatic Steatosis in <i>fa/fa</i> Zucker Rats
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare omega‐3 polyunsaturated fatty acid (n3 PUFA) diets rich in α‐linoleic acid (ALA), eicosapentaenoic acid (EPA) or docosahexaenoic acid (DHA) on hepatic steatosis in fa/fa Zucker rats. Methods Six week old fa/fa rats were fed n3 PUFA diets containing ALA (faALA), EPA (faEPA) or DHA (faDHA) for 8 weeks relative to a linoleic acid (LA)‐rich n6 PUFA diet fed to fa/fa (faLA) and lean (lnLA) rats. Comparisons were to baseline fa/fa rats (faBASE). Body weight and feed intake were monitored. Fasting serum was obtained at 0 and 8 weeks, and liver samples were collected at week 8. Results faEPA and faDHA had less body weight gain compared to faLA, but faALA was not different from faLA. faDHA had total liver lipids levels similar to faBASE, while faALA had the most hepatic steatosis. This was unrelated to liver weights, which did not differ among the fa/fa groups. There was no differences in liver lipid vesicle size among the fa/fa rats, but there was a trend in the distribution of vesicle sizes with faLA having the largest followed by faALA, faEPA and faDHA. faDHA and faLA had lower fasting insulin compared to faALA and faEPA, while the baseline groups and lnLA had the lowest fasting insulin levels overall. AUCinsulin was lower in faDHA compared to faALA but similar to faEPA and faLA.HOMA‐IR was highest in faALA and faEPA, but was not different from faDHA. faEPA had lower fasting serum triglycerides than faBASE and faALA. Conclusion DHA prevented further progression of hepatic steatosis in fa/fa Zucker rats and was associated with improvements in insulin resistance. ALA had the highest degree of hepatic steatosis and displayed a higher degree of insulin resistance than EPA and DHA. Supported by ARDI
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».