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Enregistrement W2592542466 · doi:10.31989/ffhd.v7i2.288

CLA isomer t10,c12 induce oxidation and apoptosis in 3t3 adipocyte cells in a similar effect as omega-3 linolenic acid and DHA.

2017· article· en· W2592542466 sur OpenAlexaff
William Jon Meadus, Payam Vahmani, Pascale Duff, J.L. Zantinge, T.D. Turner, M. E. R. Dugan

Notice bibliographique

RevueFunctional Foods in Health and Disease · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryBiochemistryConjugated linoleic acidLinoleic acidBiologyFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Commercial conjugated linoleic acid (CLA) dietary supplements of contain an equal mixture of the C18:2 isomers, cis-9,trans-11 and trans-10,cis-12. CLA-c9t11 occurs naturally in meat and dairy products as the dominant CLA at 75%, whereas the CLA-t10c12 occurs at <1%. CLA-c9t11 generally promotes lipid accumulation but CLA-t10c12 inhibits lipid accumulation and may promote inflammation.Methods: Purified CLA-c9t11 and CLA-t10c12 were added to 3T3 mature adipocyte cultures at 100uM concentrations and compared with 100uM C18:3(n-3) (α-linolenic acid) and 50uM docosahexaenoic acid (DHA) to study their effect on growth, gene transcription and general oxidation. The results of 4 separate trials were averaged and compared for significance using one way ANOVA and Student’s t-test.Results: C18:3(n-3), DHA and CLA-t10c12 were inhibitory to 3t3 adipose cell growth and caused significant lipid hydro peroxide activity. CLA-t10c12 and c9t11 increased AFABP, FAS and ACOX1 mRNA expression but DHA and C18:3(n-3) decreased the same mRNAs. CLA-c9t11 but not the t10c12 stimulated adipoQ expression even though; c9t11 had only a slightly greater affinity for PPARγ than CLA- t10c12. The expression of the xenobiotic metabolism genes, aldo-keto reductase 1c1 (akr1c1), superoxide dismutase (SOD) and inflammation chemokine secretions of eotaxin (CCL11), Rantes (CCL5), MIG (CCL9) and MCP-1 were increased by DHA, C18:3(n-3) and CLA-t10c12. This correlated with apoptosis factors, caspase 3, Bcl-2 and BAXs which were partially reduced by co-treatment with lipophilic anti-oxidant α-tocopherol.Conclusions: Based on this evidence, CLA-t10c12 promoted more reactive oxygen species (ROS) than CLAc9t11, in a similar effect as C18:3(n-3) and DHA. In response, cascades of genes are activated to deal with the potentially damaging effects of ROS through detoxification, inflammation or apoptosis.Keywords: CLA-t10c12, CLA-c9t11, gene expression, adipocyte lipid hydroperoxide, DHA,3T3 adipocytes, apoptosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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