Prepartum maternal diets supplemented with oilseeds alter the fatty acid profile in bovine neonatal plasma possibly through reduced placental expression of fatty acid transporter protein 4 and fatty acid translocase
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, we determined the effects of maternal dietary fat and the type of fat on plasma fatty acids and the expression of placental fatty acid transporter genes. In Experiment 1, Holstein cows in the last 35 days of gestation received diets containing sunflower seed (n=8; high in linoleic acid (LA)), canola seed (n=7; high in oleic acid (OLA)) or no oilseed (n=7; control). Fatty acids were quantified in dam and neonate plasma at calving. In Experiment 2, placental cotyledons were collected (LA: n=4; OLA: n=4; control: n=5) to quantify gene expression. Maternal long-chain polyunsaturated fatty acids, neonatal total n-3 fatty acids and eicosapentaenoic acid (EPA) declined, whereas docosahexaenoic acid (DHA) and total fat tended to decline following fat supplementation prepartum. Feeding of LA versus OLA prepartum tended to increase peroxisome proliferator-activated receptor α (PPARA) expression, whereas peroxisome proliferator-activated receptor δ (PPARD) and peroxisome proliferator-activated receptor γ (PPARG) expression tended to be higher in OLA- than LA-fed cows. Expression of fatty acid transporter protein 4 (FATP4) and fatty acid translocase (FAT/CD36) expression was lower in placental tissue of cows fed fat compared with control cows. Reduced total n-3 fatty acids, EPA and DHA in neonates born of dams fed fat prepartum is likely due to changes in PPARs and reduced expression of placental FATP4 and FAT/CD36.
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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 ».