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Enregistrement W2227407216 · doi:10.3390/foods5010005

Triticale Bran Alkylresorcinols Enhance Resistance to Oxidative Stress in Mice Fed a High-Fat Diet

2016· article· en· W2227407216 sur OpenAlexafffund
Rania Agil, Zachary R. Patterson, Harry A. Mackay, Alfonso Abizaid, Farah Hosseinian

Notice bibliographique

RevueFoods · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCarleton University
Mots-clésOxygen radical absorbance capacityTriticaleOxidative stressTriglycerideChemistryBranFood scienceAntioxidantGlutathioneObesitySuperoxide dismutaseVitamin EBiochemistryEndocrinologyBiologyCholesterolAgronomyAntioxidant capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triticale (× Triticosecale Whitm.) is a cereal grain with high levels of alkyresorcinols (AR) concentrated in the bran. These phenolic lipids have been shown to reduce or inhibit triglyceride accumulation and protect against oxidation; however, their biological effects have yet to be evaluated in vivo. The purpose of this study was to determine the effects of ARs extracted from triticale bran (TB) added to a high–fat diet on the development of obesity and oxidative stress. CF-1 mice were fed a standard low-fat (LF) diet, a 60% high-fat diet (HF) and HF diets containing either 0.5% AR extract (HF-AR), 10% TB (HF-TB), or 0.5% vitamin E (HF-VE). Energy intake, weight gain, glucose tolerance, fasting blood glucose (FBG) levels, and body composition were determined. Oxygen radical absorbance capacity (ORAC), superoxide dismutase (SOD) activity, and glutathione (GSH) assays were performed on mice liver and heart tissues. The findings suggest that ARs may serve as a preventative measure against risks of oxidative damage associated with high-fat diets and obesity through their application as functional foods and neutraceuticals. Future studies aim to identify the in vivo mechanisms of action of ARs and the individual homologs involved in their favorable biological effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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