Arachidonic acid has a dominant effect to regulate lipogenic genes in 3T3-L1 adipocytes compared to omega-3 fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of long-chain n-3 and n-6 polyunsaturated fatty acids (PUFA) on the regulation of adipocytes metabolism are well known. These fatty acids are generally consumed together in our diets; however, the metabolic regulation of adipocytes in the presence of these fatty acids when given together is not known. OBJECTIVE: To investigate the effects of n-3 PUFA and arachidonic acid (AA), an n-6 PUFA, on the regulation of adipogenic and lipogenic genes in mature 3T3-L1 adipocytes. METHODS: 3T3-L1 adipocytes were incubated in the presence or absence of 100 µM of eicosapentaenoic acid, EPA; docosahexaenoic acid, DHA; docosapentaenoic acid, DPA and AA, either alone or AA+n-3 PUFA; control cells received bovine serum albumin alone. The mRNA expression of adipogenic and lipogenic genes was measured. The fatty acid composition of adipocytes was analyzed using gas chromatography. RESULTS: Individual n-3 PUFA or AA had no effect on the mRNA expression of peroxisome-proliferator-activated receptor-γ; however, AA+EPA and AA+DPA significantly increased (P<0.05) the expression compared to control cells (38 and 42%, respectively). AA and AA+EPA increased the mRNA expression of acetyl-CoA carboxylase 1 (P<0.05). AA treatment decreased the mRNA expression of stearoyl-CoA desaturase (SCD1) (P<0.01), while n-3 PUFA, except EPA, had no effect compared to control cells. AA+DHA and AA+DPA inhibited SCD1 gene expression (P<0.05) suggesting a dominant effect of AA. Fatty acids analysis of adipocytes revealed a higher accretion of AA compared to n-3 PUFA. CONCLUSIONS: Our findings reveal that AA has a dominant effect on the regulation of lipogenic genes in adipocytes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».