Beneficial effects of vaccenic acid on postprandial lipid metabolism and dyslipidemia: Impact of natural <i>trans</i>‐fats to improve CVD risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abnormal non‐fasting (postprandial) lipid metabolism has been recognized as a significant contributor to dyslipidemia and cardiovascular disease (CVD) risk. Clinically, impaired metabolism of lipoproteins following a meal (e.g. chylomicrons) has been demonstrated in a number of chronic diseases, including obesity, insulin resistance, as well as type 1 and 2 diabetes. Given the proposed effects of dietary trans fat to contribute to a lipid profile that increases CVD risk, there has been a public health campaign in many countries to eliminate these fatty acids from the food supply. In contrast, our group has recently reported novel lipid‐lowering benefits of a major naturally‐occurring trans fatty acid vaccenic acid (VA, shorthand lipid name 18:1 trans‐11), in an animal model of dyslipidemia and the metabolic syndrome. Studies to date have shown that dietary supplementation of VA effectively reduces not only fasting lipids, but also postprandial triacylglycerol and chylomicron concentrations in obese JCR:LA‐cp rats. Evidence from animal studies to date suggest that VA may down‐regulate hepatic fatty acid synthesis and directly influence lipogenesis in the intestine. The discovery of new bioactive properties of VA is supported by clinical studies which have provided increased momentum for industry applications. In this review we summarize the emerging beneficial view of natural trans fats that have distinct and differential properties compared to those synthetically produced in partially hydrogenated vegetable oils (PHVO), with a particular focus on fasting and postprandial lipid metabolism in CVD risk.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».