Chronic dietary intake of α-linolenic acid does not replicate the effects of DHA on passive properties of entorhinal cortex neurons
Notice bibliographique
Résumé
n-3 PUFA are receiving growing attention for their therapeutic potential in central nervous system (CNS) disorders. We have recently shown that long-term treatment with DHA alters the physiology of entorhinal cortex (EC) neurons. In the present study, we investigated by patch-clamp the effect of another major dietary n-3 PUFA, α-linolenic acid (LNA), on the intrinsic properties of EC neurons. Mice were chronically exposed to isoenergetic diets deficient in n-3 PUFA or enriched in either DHA or LNA on an equimolar basis. GC analyses revealed an increase in DHA (34%) and a decrease in arachidonic acid (AA, - 23%) in brain fatty acid concentrations after consumption of the DHA-enriched diet. Dietary intake of LNA similarly affected brain fatty acid profiles, but at a lower magnitude (DHA: 23%, AA: - 13%). Compared to the n-3 PUFA-deficient diet, consumption of DHA, but not LNA, induced membrane hyperpolarisation ( -60 to -70 mV), increased cellular capacitance (32%) and spontaneous excitatory postsynaptic current frequency (50%). We propose that the inefficiency of LNA to modulate cellular capacitance was related to its inability to increase the brain DHA:AA ratio over the threshold necessary to up-regulate syntaxin-3 (46%) and translocate drebrin (40% membrane:cytosol ratio). In summary, our present study shows that the increase in brain DHA content following chronic administration of LNA was not sufficient to alter the passive and synaptic properties of EC neurons, compared to direct dietary intake of DHA. These diverging results have important implications for the therapeutic use of n-3 PUFA in CNS disease, favouring the use of preformed DHA.
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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 | 0,000 |
| 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 ».