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Enregistrement W2014338126 · doi:10.1079/bjn20041365

α-Linolenic acid but not conjugated linolenic acid is hypocholesterolaemic in hamsters

2005· article· en· W2014338126 sur OpenAlexaff
Lin Yang, Ka Yiu Leung, Ying Cao, Yü Huang, W. M. N. Ratnayake, Zhen‐Yu Chen

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolLinolenic acidChemistryInternal medicineEndocrinologyFood scienceFatty acidBiochemistryBiologyMedicineLinoleic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conjugated linolenic acid (CLN) refers to a group of octadecatrienoic acid isomers that have three double bonds in conjugation. Both pomegranate and tung seed oils are rich in CLN but the major isomer in the former is cis9,trans11,cis13 while in the latter it is cis9,trans11,trans13. The present study examined the effects of CLN, isolated from either pomegranate seed oil or tung seed oil, and alpha-linolenic acid (LN), isolated from flaxseed oil, on serum cholesterol levels in male hamsters (body weight 105 g; age 10 weeks) fed a 0.1% cholesterol and 10% lard diet, for a period of 6 weeks. All hamsters were allowed free access to food and fluid. The blood samples were taken by bleeding from the retro-orbital sinus into a heparinized capillary tube under light ether anaesthesia after overnight fasting at weeks 0, 2, 4 and 6. It was found that supplementation of CLN at levels of 12.2-12.7 g/kg diet exhibited no significant effect on serum cholesterol level while LN at a similar level of supplementation had serum cholesterol reduced by 17-21% compared with the control diet containing no LN and CLN. Supplementation of CLN and LN significantly decreased hepatic cholesterol but no effect was observed on heart and kidney cholesterol levels. It was concluded that LN possessed hypocholesterolaemic activity while CLN had no effect on blood cholesterol, at least in hamsters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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