The delta 6 desaturase knock out mouse reveals that immunomodulatory effects of essential n-6 and n-3 polyunsaturated fatty acids are both independent of and dependent upon conversion
Notice bibliographique
Résumé
Typically fatty acids (FA) exert differential immunomodulatory effects with n-3 [α-linolenic acid (ALA), eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA)] and n-6 [linoleic acid (LA) and arachidonic acid (AA)] exerting anti- and pro-inflammatory effects, respectively. This over-simplified interpretation is confounded by a failure to account for conversion of the parent FA (LA and ALA) to longer-chain bioactive products (AA and EPA/DHA, respectively), thereby precluding discernment of the immunomodulatory potential of specific FA. Therefore, we utilized the Δ6-desaturase model, wherein knockout mice (D6KO) lack the Fads2 gene encoding for the rate-limiting enzyme that initiates FA metabolism, thereby providing a model to determine specific FA immunomodulatory effects. Wild-type (WT) and D6KO mice were fed one of four isocaloric diets differing in FA source (9weeks): corn oil (LA-enriched), arachidonic acid single cell oil (AA-enriched), flaxseed oil (ALA-enriched) or menhaden fish oil (EPA/DHA-enriched). Splenic mononuclear cell cytokine production in response to lipopolysaccharide (LPS), T-cell receptor (TCR) and anti-CD40 stimulation was determined. Following LPS stimulation, AA was more bioactive compared to LA, by increasing inflammatory cytokine production of IL-6 (1.2-fold) and TNFα (1.3-fold). Further, LPS-stimulated IFNγ production in LA-fed D6KO mice was reduced 5-fold compared to LA-fed WT mice, indicating that conversion of LA to AA was necessary for cytokine production. Conversely, ALA exerted an independent immunomodulatory effect from EPA/DHA and all n-3 FA increased LPS-stimulated IL-10 production versus LA and AA. These data definitively identify specific immunomodulatory effects of individual FA and challenge the simplified view of the immunomodulatory effects of n-3 and n-6 FA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».