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Enregistrement W2157638323 · doi:10.1139/y09-045

Wet and dry extraction of coconut oil: impact on lipid metabolic and antioxidant status in cholesterol coadministered rats

2009· article· en· W2157638323 sur OpenAlexvenueno aff
Kottayath Govindan Nevin, T. Rajamohan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCoconut Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoconut oilAntioxidantFood scienceChemistryLipid peroxidationPolyphenolUnsaponifiableCholesterolBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because coconut oil extracted by wet process (virgin coconut oil, VCO) is gaining popularity among consumers, this study was conducted to evaluate VCO compared with coconut oil extracted by dry process (copra oil, CO) for their influence on lipid parameters, lipid peroxidation, and antioxidant status in rats coadministered with cholesterol. VCO, CO, and cholesterol were fed in a semi-synthetic diet to 24 male Sprague-Dawley rats for 45 days. After the experimental period, lipid and lipid peroxide levels and antioxidant enzyme activities were observed. Chemical composition and antioxidant properties of the polyphenolic fraction from VCO and CO were also analyzed. The results showed that lipid and lipid peroxide levels were lower in VCO-fed animals than in animals fed either CO or cholesterol alone. Antioxidant enzyme activities in VCO-fed animals were comparable with those in control animals. Although the fatty acid profiles of both oils were similar, a significantly higher level of unsaponifiable components was observed in VCO. Polyphenols from VCO also showed significant radical-scavenging activity compared with those from CO. This study clearly indicates the potential benefits of VCO over CO in maintaining lipid metabolism and antioxidant status. These effects may be attributed in part to the presence of biologically active minor unsaponifiable components.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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