Effect of <i>trans</i>8, <i>cis</i>10+<i>cis</i>9, <i>trans</i>11 Conjugated Linoleic Acid Mixture on Lipid Metabolism in 3T3‐L1 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that minor isomers of conjugated linoleic acid (CLA), such as trans8, cis10 CLA, can elicit unique biological effects of their own. In order to determine the effect of a mixture of t8, c10+c9, t11 CLA isomers on selected aspects of lipid metabolism, 3T3-L1 preadipocytes were differentiated for 8 days in the presence of 100 microM linoleic acid (LA); t8, c10+c9, t11 CLA; t10, c12+c9, t11 CLA or purified c9, t11 CLA. Whereas supplementation with c9, t11 and t10, c12+c9, t11 CLA resulted in cellular triglyceride (TG) concentrations of 3.4 +/- 0.26 and 1.3 +/- 0.11 microg TG/microg protein, respectively (P < 0.05), TG accumulation following treatment with CLA mixture t8, c10+c9, t11 was significantly intermediate (2.5 +/- 0.22 microg TG/microg protein, P < 0.05) between the two other CLA treatments. However, these effects were not attributable to an alteration of the Delta(9) desaturation index. Adiponectin content of adipocytes treated with t8, c10+c9, t11 mixture was similar to the individual isomer c9, t11 CLA, and both the t8, c10+c9, t11 and c9, t11 CLA groups were greater (P < 0.05) than in the t10, c12+c9, t11 CLA group. Overall, these results suggest that t8, c10+c9, t11 CLA mixture affects TG accumulation in 3T3-L1 cells differently from the c9, t11 and t10, c12 isomers. Furthermore, the reductions in TG accumulation occur without adversely affecting the adiponectin content of these cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».