Fish oil induced hyperlipidemia and oxidative stress in BioF1B hamsters is attenuated by elderberry extract
Notice bibliographique
Résumé
We have previously reported fish oil induced hyperlipidemia in BioF1B hamsters compared with Golden Syrian (GS) hamsters. Elderberry (Sambucus nigra L.) extract is abundant in anthocyanins and is believed to exert cardioprotective effects primarily by virtue of its hypolipidemic and antioxidant potential. In the current study, high-fat fish oil feeding increased oxidative stress in BioF1B hamsters compared with GS hamsters; this increase was associated with increased levels of omega-3 polyunsaturated fatty acids in plasma and liver. We then investigated whether cosupplementation with anthocyanin-rich elderberry extract would reverse fish oil induced hyperlipidemia and reduce lipid peroxidation in BioF1B hamsters. Plasma and hepatic lipids decreased significantly when hamsters were fed diets containing elderberry extract along with fish oil. Both plasma and liver thiobarbituric acid reactive substances showed significant reductions upon cosupplementation with elderberry extract in fish oil fed BioF1B hamsters. Our findings demonstrate that cosupplementation with elderberry extract reverses hyperlipidemia and lipid peroxidation observed with dietary fish oil alone in BioF1B hamsters.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».