Linoleic acid, <i>α</i>-linolenic acid and enterolactone affect lipid oxidation and expression of lipid metabolism and antioxidant-related genes in hepatic tissue of dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Although beneficial effects have been attributed to PUFA supplementation in high-yielding dairy cows, diets rich in PUFA may also increase oxidative stress in tissues such as the liver. To fully exploit the health benefits of PUFA, we believe that the addition of natural antioxidants could help in preventing oxidative damage. Using an in vitro precision-cut liver slices (PCLS) tissue culture system, we investigated the effects of different linoleic acid (LA, n-6):α-linolenic acid (ALA, n-3) ratios (LA:ALA ratio of 4, LA:ALA ratio of 15 and LA:ALA ratio of 25) in the presence or absence of the antioxidant enterolactone (ENL) on (1) the mRNA abundance of genes with key roles in hepatic lipid metabolism, oxidative stress response and inflammatory processes, (2) oxidative damages to lipids and proteins and (3) superoxide dismutase activity in early-lactating dairy cows. The addition of LA and ALA to PCLS culture media increased oxidative damage to lipids as suggested by higher concentrations of thiobarbituric acid reactive substances and increased the expression of nuclear factor erythroid 2-related factor 2 target genes. The addition of ENL was effective in preventing lipid peroxidation caused by LA and ALA. Transcript abundance of sterol regulatory element-binding transcription factor 1 and its lipogenic target genes acetyl-CoA carboxylase α, fatty acid synthase (FASN) and stearoyl-CoA desaturase (SCD) was decreased with LA and ALA, whereas ENL decreased FASN and SCD gene expression. Our results show that addition of LA and ALA to PCLS culture media lowers hepatic lipogenic gene expression and increases oxidative damages to lipids. On the other hand, addition of ENL prevents oxidative damages provoked by these PUFA.
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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 ».