Effects of high‐fat and high‐carbohydrate diets on fat and carbohydrate oxidation and plasma metabolites in healthy cats
Notice bibliographique
Résumé
High-fat (HF) or high-carbohydrate (HC) diets (30% fat, 18.9% carbohydrate; HF and 10% fat, 46.3% carbohydrate; HC) and lengths of adaptation were investigated in cats (Felis catus; 10 ± 2 months, 3.6 ± 0.3 kg). Cats randomly received each treatment for 14 days in a crossover design with a 14-day washout period between each diet. Three 22-h indirect calorimetry studies were conducted after acute (day 0), semichronic (day 4) and chronic (day 13) dietary exposure. Blood samples were collected after a 24-h fast on days 1, 5 and 14. When cats consumed the HC and HF diet, oxidation of the restricted nutrient exceeded intake while oxidation of the nutrient in excess matched intake. Mean max energy expenditure (EE) of cats consuming the HF and HC diet were 107 and 102 kcal/kg(0.67)/day and occurred at a mean of 4 and 12 h post-feeding respectively. Maximal fat (0.90 g/h) and carbohydrate (carbohydrate; 1.42 g/h) oxidation were attained at 26 min and 10.4 h post-feeding respectively. The changes observed in macronutrient oxidation and EE suggest that cats adapt whole-body nutrient metabolism in response to changes in dietary macronutrient content, but may require longer than 14 day to adapt to a macronutrient that is present at a lower concentration in the diet.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».