Oral Docosapentaenoic Acid (22:5n‐3) Is Differentially Incorporated into Phospholipid Pools and Differentially Metabolized to Eicosapentaenoic Acid in Tissues from Young Rats
Notice bibliographique
Résumé
The present study assessed the effect of oral supplementation with docosapentaenoic acid (DPA, 22:5n-3) on the levels of serum and tissue lipid classes and their fatty acid compositions including individual phospholipid types in rat liver, heart, and kidney. Sprague-Dawley rats received daily oral gavage over 10 days as corn oil without (controls) or with purified DPA in free fatty acid form (21.2 mg/day). The DPA group exhibited significantly lower serum lipid concentrations. The concentrations in μmol/100 g serum or μmol/g tissue of DPA in the total lipid (TL) were higher by 2.3-, 2.4-, 10.9-, and 5.1-fold in the DPA group of serum, liver, heart, and kidney, respectively, with the phospholipids (PL) being the major DPA reservoir (45.2-52.1% of the DPA in the TL). No significant differences in DHA (22:6n-3) amounts in TL appeared. The highest relative mol% values as DPA were in heart tissue (means of 11.1% in PL and 16.2% in phosphatidylinositol) and lowest in kidney. The EPA (20:5n-3) concentrations were markedly higher in the DPA group and most pronounced in the kidney (5.1 times higher in the TL as compared to controls) relative to liver and heart yielding an estimated apparent % conversion of DPA to EPA of 67% and EPA:DPA ratios reaching 5.74 in kidney phosphatidylethanolamine. The serum lipid-lowering potential of dietary DPA and its impact in the kidney with the derived EPA warrants investigation.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».