Feeding a Mixture of Choline Forms during Lactation Improves Offspring Growth and Maternal Lymphocyte Response to Ex Vivo Immune Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Study objectives were to examine the impact of feeding a mixture of choline forms, or a diet high in glycerophosphocholine (GPC) on maternal immune function and offspring growth during lactation. Lactating Sprague-Dawley rat dams (n = 6/diet) were randomized to one of three diets, providing 1 g/kg total choline: Control (100% free choline (FC)), Mixed Choline (MC; 50% phosphatidylcholine (PC), 25% FC, 25% GPC), or High GPC (HGPC; 75% GPC, 12.5% PC, 12.5% FC). At 3 weeks, cell phenotypes and cytokine production with Concanavalin A (ConA)-or lipopolysaccharide (LPS)-stimulated splenocytes and mesenteric lymphocytes were measured. Feeding MC or HGPC diets improved pups’ growth compared to Control (+22% body weight, p < 0.05). In spleen, MC-and HGPC-fed dams had higher proportions of cytotoxic (CD8+) T cells expressing CD27, CD71 and CD127, total B cells (CD45RA+) and dendritic cells (OX6+OX62+), and produced less IL-6 and IFN-γ after ConA than Control-fed dams (p < 0.05). MC and HGPC LPS-stimulated splenocytes produced less IL-1β and IL-6 than Control. ConA-stimulated mesenteric lymphocytes from MC and HGPC dams produced more IL-2 and IFN-γ than Control (p < 0.05). In summary, feeding a mixture of choline forms during lactation improved offspring growth and resulted in a more efficient maternal immune response following mitogenic immune challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».