Fish nutrients decrease expression levels of tumor necrosis factor-α in cultured human macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have demonstrated the beneficial effects of fish consumption on inflammatory markers. Until now, these beneficial effects of fish consumption have been mostly linked to the omega-3 fatty acids (FA). The objective of the present study was to examine, in vitro, whether expression levels of genes involved in the inflammatory response differ in human macrophages incubated with casein hydrolysates (CH) or fish protein hydrolysates (FPH) in the presence or absence of omega-3 FA compared with omega-3 FA alone. Peripheral blood monocytes differentiated into macrophages from 10 men were incubated in the presence of omega-3 FA (10 microM eicosapentaenoic acid and 5 microM docosahexaenoic acid) or CH or FPH (10, 100, 1,000 microg) with or without omega-3 FA for 48 h. Results demonstrate that expression levels of tumor necrosis factoralpha (TNFalpha) had a tendency to be lower after the addition of FPH alone or CH with omega-3 FA compared with omega-3 FA treatment. Furthermore, the combination of FPH and omega-3 FA synergistically decreased expression levels of TNFalpha compared to treatment with omega-3 FA or FPH alone. No difference on gene expression levels of interleukin-6 was observed between treatments. In conclusion, these preliminary results suggest that the anti-inflammatory effects of fish consumption can be explained by a synergistic effect of the omega-3 FA with the protein components of fish on TNFalpha expression and therefore contribute to the beneficial effects of fish consumption. Hence, follow-up studies should be performed to confirm the effects of a diet rich in FPH and omega-3 FA on serum proinflammatory cytokine concentrations.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».