Brain docosahexaenoic acid accretion is greater when supplied as phosphatidylcholine than as triacylglycerol in piglets (821.11)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Docosahexaenoic acid (DHA) is the most abundant n‐3 PUFA in the brain. Preformed DHA is more efficacious for brain DHA accretion than precursors, but the relative efficacy of DHA bound to phospholipid (PC) and/or triacylglycerol (TAG) has not been measured yet. Our aim was to determine the relative efficacy of DHA when provided in formula to the growing piglet as a dose of 13C‐DHA bound to the sn‐2 positions of either PC or TAG. Methods. Piglets (n=8 per group) were assigned to two identical formula diets from day 3 of life and provided with a single oral dose of TAG‐13C‐DHA or PC‐13C‐DHA at 16 days of life. At day 23, selected piglet organs were analyzed for 13C‐DHA and other fatty acid metabolites. Results. The PC‐13C‐DHA was 1.9‐fold greater in brain gray matter than TAG‐13C‐DHA, and was similarly more efficacious in synaptosomes, retina, liver, and RBC. Liver labeling was by far the greatest implying initial processing in that organ followed by export to other organs, and in turn that transfer from gut to bloodstream to liver in part drove the relative efficacy for tissue accretion. Apparent retroconversion to 22:5n‐3 was more than 2‐fold greater for PC and was much more prominent in neural tissue than in liver or RBC. Conclusions. These data directly support greater efficacy for PC as a carrier for LCPUFA compared to TAG, consistent with previous studies of arachidonic acid and DHA measured in other species. Grant Funding Source : Supported by NIH R01 AT007003
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».