Compound-specific isotope analysis resolves the dietary origin of docosahexaenoic acid in the mouse brain
Notice bibliographique
Résumé
DHA (22:6n-3) may be derived from two dietary sources, preformed dietary DHA or through synthesis from α-linolenic acid (ALA; 18:3n-3). However, conventional methods cannot distinguish between DHA derived from either source without the use of costly labeled tracers. In the present study, we demonstrate the proof-of-concept that compound-specific isotope analysis (CSIA) by GC-isotope ratio mass spectrometry (IRMS) can differentiate between sources of brain DHA based on differences in natural 13 C enrichment. Mice were fed diets containing either purified ALA or DHA as the sole n-3 PUFA. Extracted lipids were analyzed by CSIA for natural abundance 13 C enrichment. Brain DHA from DHA-fed mice was significantly more enriched (−23.32‰ to −21.92‰) compared with mice on the ALA diet (−28.25‰ to −27.49‰). The measured 13 C enrichment of brain DHA closely resembled the dietary n-3 PUFA source, −21.86‰ and −28.22‰ for DHA and ALA, respectively. The dietary effect on DHA 13 C enrichment was similar in liver and blood fractions. Our results demonstrate the effectiveness of CSIA, at natural 13 C enrichment, to differentiate between the incorporation of preformed or synthesized DHA into the brain and other tissues without the need for tracers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».