A low α-linolenic intake during early life increases adiposity in the adult guinea pig
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The composition of dietary fatty acids (FA) during early life may impact adult adipose tissue (AT) development. We investigated the effects of alpha-linolenic acid (ALA) intake during the suckling/weaning period on AT development and metabolic markers in the guinea pig (GP). METHODS: Newborn GP were fed a 27%-fat diet (w/w %) with high (10%-ALA group), moderate (2.4%-ALA group) or low (0.8%-ALA group) ALA content (w/w % as total FA) until they were 21 days old (d21). Then all animals were switched to a 15%-fat diet containing 2% ALA (as total FA) until 136 days of age (d136). RESULTS: ALA and docosapentaenoic acid measured in plasma triglycerides (TG) at d21 decreased with decreasing ALA intake. Total body fat mass was not different between groups at d21. Adipose tissue TG synthesis rates and proliferation rate of total adipose cells, as assessed by 2H2O labelling, were unchanged between groups at d21, while hepatic de novo lipogenesis was significantly 2-fold increased in the 0.8%-ALA group. In older GP, the 0.8%-ALA group showed a significant 15-%-increased total fat mass (d79 and d107, p < 0.01) and epididymal AT weight (d136) and tended to show higher insulinemia compared to the 10%-ALA group. In addition, proliferation rate of cells in the subcutaneous AT was higher in the 0.8%-ALA (15.2 +/- 1.3% new cells/5d) than in the 10%-ALA group (8.6 +/- 1.7% new cells/5d, p = 0.021) at d136. AT eicosanoid profiles were not associated with the increase of AT cell proliferation. CONCLUSION: A low ALA intake during early postnatal life promotes an increased adiposity in the adult GP.
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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 | 0,001 |
| 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 ».