Study of carcass, organ, muscle, fat tissue weight, and concentration in rats fed CLA or its precursors by principal component analysis
Notice bibliographique
Résumé
Carcass, organ and muscle weight, and fat tissue data were obtained from 30 weaned male Wistar rats fed one of three diets, (10 rats/diet) over a period of 60 d. The diets were base with synthetic conjugated linoleic acid (CLA), sunflower oil or beef enriched CLA. The CLA diet contained the base diet and 18.2 g kg-1 of synthetic CLA (53% cis 9, trans 11 and 44% trans 10, cis 12) replacing 26% of the soybean oil, the sunflower oil diet contained the base plus 70 g kg-1 of sunflower oil replacing all the soybean oil, and the CLA-enriched diet contained the base plus 200 g kg-1 of beef enriched bio-formed CLA replacing the casein. Data were subjected to a principal component analysis (PCA). The first principal component (PC) extracted carcass weight, organ and muscle weight variables and accounted for 41.3% of the total variation. The second principal component included all of the fat tissue variables and accounted for 20.5% of the total variation. The rats fed the synthetic CLA diet were associated with high carcass, liver, kidney, heart, gastrocnemius and soleus muscle weights, and low retroperitoneal and inguinal fat weights, and adipocyte numbers in the fat tissues. In rat models, short periods of synthetic CLA feeding may have a greater impact on decreasing fat accretion in selected fat tissues than feeding CLA-enriched meat. The PC analysis provides means of combining into one or a few components traits that have similar responses, each component being orthogonal to all other components, whereas, in a conventional univariate analysis of variance each dependent variable is analyzed separately in relation to one or more independent variable. Key words: Conjugated linoleic acid, feeding, principal component analysis, fat, muscle, accretion
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».