Effect of a Seaweed Extract on Fatty Acid Accumulation and Glycerol‐3‐Phosphate Dehydrogenase Activity in 3T3‐L1 Adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
This study was to determine the effect of a seaweed Ascophyllum nodosum extract (SE) containing 220 mg g(-1) phlorotannins on differentiation and fatty acid accumulation in differentiating 3T3-L1 adipocytes. 3T3-L1 cells (2 x 10(4) mL(-1)) were seeded to 24-well plates and proliferated to reach confluence and then were treated with media containing 0, 12.5, 25, 50, 75 and 100 mug mL(-1) SE for 8 days. Dexamethasone, methyl-isobutylxanthine and insulin (DMI) were added to the media in the first 2 days to induce cell differentiation. On day 8 the adipocytes were harvested for measuring cellular fatty acid concentration and the activity of glycerol-3-phosphate dehydrogenase (GPDH). It was found that treatment with SE increased (P < 0.01, n = 6) cellular myristoleic acid (C14:1), palmitoleic acid (C16:1) and oleic acid (C18:1) and total monounsaturated fatty acids (MUFA) without significantly affecting the cell number and saturated fatty acid (SFA). Ratios of MUFA/SFA, C14:1/C14:0, C16:1/C16:0 and C18:1/C18:0 in cellular lipids increased (P < 0.05, n = 6) with the SE treatment in a dose dependent manner (P < 0.001). Treatment with 75 microg mL(-1) SE depressed (P < 0.05) cellular GPDH activity. The results indicate that the biological factors in the SE may be involved in differentiation and MUFA accumulation in adipocytes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».