Experimental dog model for assessment of fasting and postprandial fatty acid metabolism: pitfalls and feasibility
Notice bibliographique
Résumé
The dog is a widely-used model for conducting metabolic studies. This is mainly due to its large size and its physiology which is relatively similar to that of humans. Here, we attempted to optimize a postprandial metabolic study protocol used in dogs. Following acclimatization, female mongrel dogs underwent 9 h profiling for time-course baseline plasma data on triglyceride, adrenocorticotropic hormone (ACTH) and cortisol levels. One week later, carotid and jugular catheters were surgically inserted for sampling and infusions. Initial post-operative care, based on the literature (Protocol 1), consisted of analgesia (buprenorphine every 8-12 h and 2-3 doses/day of acepromazine), restriction by Pavlov harness within cages, and a two- to three-day recovery period. Throughout the experiment, dogs received a lipid tracer diluted in 5% bovine serum albumin (BSA). Compared with baseline, animals vomited (n = 6/6) and exhibited high ACTH + cortisol levels (stress biomarkers), resulting in blunted triglyceride peak levels. To avoid these undesirable effects, post-operative care was modified (Protocol 2) as follows: animals (n = 19) were given a single dose of buprenorphine and no acepromazine, were unrestrained and free to move within cages, the recovery period was extended to seven days, and the lipid tracer was diluted in 0.002% versus 5% BSA. Using this modified protocol, postprandial plasma-triglyceride and ACTH/cortisol patterns were similar to baseline values. Controlling for stressors, as well as for factors which may alter proper digestion, is critical for all postprandial metabolic studies. Our results show that an optimized postprandial metabolic protocol used in dogs reduces experimental variability, while improving animal care and comfort.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».