Meal Fatty Acid Uptake in Visceral Fat in Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Differential meal fat uptake into adipose tissue depots may be a determinant of body fat distribution. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We used the meal fat tracer/adipose tissue biopsy approach to compare the effects of meal fat content on the fat uptake into visceral and upper and lower body subcutaneous fat depots in 21 premenopausal women. [(3)H]triolein was used to trace the fate of fatty acids from a normal-fat or high-fat meal. RESULTS: The proportion of dietary fat uptake into the three depots did not differ between meals; visceral fat accounted for only approximately 5% of meal fat disposal irrespective of visceral fat mass. For the women consuming the normal-fat meal, the uptake of meal fatty acid into femoral fat (milligrams meal fat per gram lipid) increased as a function of leg fat mass (r = 0.68, P < 0.05), which we interpret as increased efficiency of uptake. The opposite pattern was seen in omental fat with the normal-fat meal and in all depots after the high-fat meal. For both meals, approximately 40% of meal fat was oxidized ((3)H(2)O production) after 24 h. CONCLUSIONS: We conclude that greater thigh adipose tissue in women is associated with greater efficiency of meal fat storage under conditions of energy balance, whereas the opposite is seen with visceral fat. These findings imply that different mechanisms may regulate fatty acid uptake in different depots, which may in turn impact on body fat distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 ».