Effect of dietary docosahexaenoic acid (DHA) in phospholipids or triglycerides on brain DHA uptake and accretion
Notice bibliographique
Résumé
Tracer studies suggest that phospholipid DHA (PL-DHA) more effectively targets the brain than triglyceride DHA (TAG-DHA), although the mechanism and whether this translates into higher brain DHA concentrations are not clear. Rats were gavaged with [U-(3)H]PL-DHA and [U-(3)H]TAG-DHA and blood sampled over 6h prior to collection of brain regions and other tissues. In another experiment, rats were supplemented for 4weeks with TAG-DHA (fish oil), PL-DHA (roe PL) or a mixture of both for comparison to a low-omega-3 diet. Brain regions and other tissues were collected, and blood was sampled weekly. DHA accretion rates were estimated using the balance method. [U-(3)H]PL-DHA rats had higher radioactivity in cerebellum, hippocampus and remainder of brain, with no differences in other tissues despite higher serum lipid radioactivity in [U-(3)H]TAG-DHA rats. TAG-DHA, PL-DHA or a mixture were equally effective at increasing brain DHA. There were no differences between DHA-supplemented groups in brain region, whole-body, or tissue DHA accretion rates except heart and serum TAG where the PL-DHA/TAG-DHA blend was higher than TAG-DHA. Apparent DHA β-oxidation was not different between DHA-supplemented groups. This indicates that more labeled DHA enters the brain when consumed as PL; however, this may not translate into higher brain DHA concentrations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».