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Enregistrement W2774841222 · doi:10.1194/jlr.m081380

Complete assessment of whole-body n-3 and n-6 PUFA synthesis-secretion kinetics and DHA turnover in a rodent model

2017· article· en· W2774841222 sur OpenAlexafffund
Adam H. Metherel, R. J. Scott Lacombe, Raphaël Chouinard‐Watkins, Kathryn E. Hopperton, Richard P. Bazinet

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec - SantéDairy Farmers of CanadaMead Johnson Nutrition
Mots-clésDocosapentaenoic acidPolyunsaturated fatty acidArachidonic acidDocosahexaenoic acidLinoleic acidSecretionMetabolismChemistryBiosynthesisFatty acidKineticsBiochemistryInternal medicineEndocrinologyBiologyEnzymeMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-DPAn-6. Eight 11-week-old Long Evans rats fed a 10% fat diet were infused with the labeled PUFAs over 3 h, and plasma enrichment of labeled products was measured every 30 min. The DHA synthesis-secretion rate (94 ± 34 nmol/day) did not differ from other PUFA products (range, 21.8 ± 4.3 nmol/day to 408 ± 116 nmol/day). Synthesis-secretion rates of n-6 and n-3 PUFA homologs were similar, except 22:4n-6 and DPAn-6 had lower synthesis rates. However, daily turnover from newly synthesized DHA (0.067 ± 0.023%) was 56-fold to 556-fold slower than all other PUFA turnover and was 130-fold slower than that determined directly from the total plasma unesterified DHA pool. In conclusion, n-6 and n-3 PUFA synthesis-secretion kinetics suggest that differences in turnover, not in synthesis-secretion rates, primarily determine PUFA plasma levels.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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