lmpact of various dietary oils on expression levels of inflammatory genes: a randomized crossover controlled nutritional intervention (40.6)
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of a docosahexaenoic acid (DHA)‐enriched canola oil was shown to have anti‐inflammatory effects compared with a control diet rich in linoleic acid (LA) and a diet rich in flax oil and alpha‐linolenic acid (ALA). We further investigated the impact of these oils on the expression of key inflammatory genes in whole blood cells as part of the Canola Oil Multicenter Intervention Trial (COMIT). A total of 118 men and women with abdominal obesity and at least one other criterion for metabolic syndrome consumed 5 isoenergetic diets for 4 weeks each according to a randomized, crossover design. Each diet provided 60 g/3000 kcal of various experimental oils. Here we report the impact of 3 of these 5 oils: 1‐ CONTROL high LA corn/safflower oil (LA 41.6 g; ALA 0.2 g; n6/n3 ratio 208:1), 2‐ FLAX oil (LA 22.5 g; ALA 19.2 g; n6/n3 ratio 1.2:1), 3‐ High DHA canola (DHA‐CAN; LA 7.6 g; ALA 1.2 g; DHA 3.5 g; n6/n3 ratio 1.2:1). Inflammatory gene expression in whole blood cells at the end of each diet was assessed by real‐time PCR in a subset of 66 individuals. DHA‐CAN lowered mRNA expression of interleukin(IL)‐1β compared with CONTROL (fold change 0.90, P =0.03) and FLAX (fold change 0.89, P =0.03). There was no between‐diet difference in the expression of other inflammatory genes and transcription factors. These data suggest that anti‐inflammatory effects of DHA compared with n3 and n6 polyunsaturated fatty acid rich oils from plant sources occur at least in part through a reduction in the expression of IL‐1β. Grant Funding Source : Supported by the Canola Council of Canada, Flax 2015 and Agriculture and Agri‐Food Canada
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».