<i>Trans</i>10,<i>cis</i>15 18:2 Isolated from Beef Fat Does Not Have the Same Anti‐Adipogenic Properties as <i>Trans</i>10,<i>cis</i>12–18:2 in 3T3‐L1 Adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
During ruminal biohydrogenation of α-linolenic acid, a non-conjugated non-methylene interrupted dienoic acid is formed containing a t10 double bond, namely t10,c15-18:2. The present study was designed to examine whether t10,c15-18:2 would exert similar anti-adipogenic effects compared to t10,c12-18:2 in 3T3-L1 adipocytes. Differentiated 3T3-L1 adipocytes were treated with 35 or 70 µM of LNA, t10,c12-18:2, t10,c15-18:2, or bovine serum albumin (BSA) vehicle control for 120 h. Cellular triacylglycerol and protein were quantified using commercial colorimetric kits. Cells were analyzed for fatty acid composition and gene expression using gas chromatography and quantitative PCR, respectively. Trans10,cis12-18:2 decreased (P < 0.05) the adipocyte triacylglycerol (TAG) content, which was mainly related to a reduction in saturated fatty acids (SFA; e.g., 16:0 and 15:0) and cis monounsaturated fatty acids (c-MUFA; e.g., c9-16:1 and c9-18:1). Trans10,cis12 also decreased (P < 0.05) the expression of genes related to fatty acid synthesis (ACACA, FASN), delta-9 desaturation (SCD1), fatty acid elongation (ELOVL5), and fatty acid uptake (LPL) and upregulated (P < 0.05) the expression of the rate-liming enzyme involved in fatty acid β-oxidation (CPT1). In contrast, LNA and t10,c15-18:2 did not affect the gene expression and cellular content of the TAG, SFA, c-MUFA, or SCD1 indices in adipocytes. Our findings suggest that t10,c15-18:2, despite having structural similarity to t10,c12-18:2 (presence of a trans-10 double bond), does not exert anti-adipogenic effects in 3T3-L1 adipocytes.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».