The effect of short term higher versus lower fat intake on plasma triglycerides, VLDL‐TG fatty acid composition and hepatic fatty acid synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low fat high carbohydrate (LF) diets increase plasma triglyceride (TG) levels, but the role of hepatic de novo fatty acid (DNFA) synthesis is uncertain. We previously found a relationship between TG level and DNFA synthesis. Objectives: To use isotopic methods to examine the effect of dietary fat on plasma TG FAs. We hypothesized that eucaloric higher fat (HF) intake would result in lower TG levels and VLDL‐TG saturated FA composition and DNFA synthesis changes. Methods: Six subjects were fed 2 diets differing in fat energy (LF<25%, HF>35%) for 3d (crossover, 1‐mo washout). Blood samples were drawn before and 24h after deuterium‐labeled water consumption. Results: Plasma and VLDL TG were lower following HF intake. Composition of VLDL‐TG FAs showed a higher amount of saturated FAs after LF intake. No significant change was found in total DNFA synthesis between diets, but LF resulted in more palmitic and stearic acid synthesis. A relationship was found between FA synthesis and plasma TG only for LF. Conclusion: When compared to LF, HF lowered plasma TG and resulted in important differences in VLDL‐TG FA composition that may have been influenced by DNFA synthesis. Funded by the CDA. Nutrition & Metabolism Biochemistry of Vitamins and Minerals (400‐ASN) Energy and Nutrient Metabolism (401‐ASN) Human and Clinical Nutrition (402‐ASN) Metabolic and Disease Processes (403‐ASN) Late Breaking Category ‐ Nutrition & Metabolism 400‐ASN Biochemistry of Vitamins and Minerals 401‐ASN Energy and Nutrient Metabolism 402‐ASN Human and Clinical Nutrition 403‐ASN Metabolic and Disease Processes
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».