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Enregistrement W2110787923 · doi:10.4137/nmi.s6728

Diets Enriched in Fish-Oil or Seal-Oil have Distinct Effects on Lipid Levels and Peroxidation in BioF <sub>1</sub> B Hamsters

2011· article· en· W2110787923 sur OpenAlexafffund
Pratibha Dubey, Anura P. Jayasooriya, Sukhinder K. CheemaΨ

Notice bibliographique

RevueNutrition and Metabolic Insights · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésFish oilPolyunsaturated fatty acidLipid peroxidationFood scienceChemistryFatty acidFish <Actinopterygii>BiochemistryBiologyOxidative stressFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Fish-oil omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFAs) are mostly esterified to the sn-2 position of triglycerides, while in seal-oil triglycerides, these are mostly esterified to the sn-1 and -3 positions. We investigated whether fish-oil and seal-oil feeding has a different effect on the regulation of lipid metabolism and oxidative stress in BioF1B hamsters. METHODS: BioF1B hamsters were fed high fat diets rich in fish-oil or seal-oil for 4 weeks, and fasted for 14 hours prior to blood and tissue collection. RESULTS: Plasma and hepatic lipids and lipid peroxidation levels were significantly lower in seal-oil-fed hamsters as compared to those fed fish-oil. There was a selective hindrance of clearance of lipids in fish-oil-fed hamsters as reflected by higher levels of plasma apoB48. CONCLUSION: Differences in the fatty acid composition and positional distribution of n-3 PUFAs in triglycerides of fish-oil and seal-oil are suggested to trigger metabolic differences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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