Serum n‐3 Tetracosapentaenoic Acid and Tetracosahexaenoic Acid Increase Following Higher Dietary α‐Linolenic Acid but not Docosahexaenoic Acid
Notice bibliographique
Résumé
n-3 Tetracosapentaenoic acid (24:5n-3, TPAn-3) and tetracosahexaenoic acid (24:6n-3, THA) are believed to be important intermediates to docosahexaenoic acid (DHA, 22:6n-3) synthesis. The purpose of this study is to report for the first time serum concentrations of TPAn-3 and THA and their response to changing dietary α-linolenic acid (18:3n-3, ALA) and DHA. The responses will then be used in an attempt to predict the location of these fatty acids in relation to DHA in the biosynthetic pathway. Male Long Evans rats (n = 6 per group) were fed either a low (0.1% of total fatty acids), medium (3%) or high (10%) ALA diet with no added DHA, or a low (0%), medium (0.2%) or high (2%) DHA diet with a background of 2% ALA for 8 weeks post-weaning. Serum n-3 and n-6 polyunsaturated fatty acid (PUFA) concentrations (nmol/mL ± SEM) were determined by gas chromatography-mass spectrometry. Serum THA increases from low (0.3 ± 0.1) to medium (5.8 ± 0.7) but not from medium to high (4.6 ± 0.9) dietary ALA, while serum TPAn-3 increases with increasing dietary ALA from 0.09 ± 0.04 to 0.70 ± 0.09 to 1.23 ± 0.14 nmol/mL. Following DHA feeding, neither TPAn-3 or THA change across all dietary DHA intake levels. Serum TPAn-3 demonstrates a similar response to dietary DHA. In conclusion, this is the first study to demonstrate that increases in dietary ALA but not DHA increase serum TPAn-3 and THA in rats, suggesting that both fatty acids are precursors to DHA in the biosynthetic pathway.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».