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Enregistrement W2788373370 · doi:10.3390/nu10010106

Dietary Fatty Acids Alter Lipid Profiles and Induce Myocardial Dysfunction without Causing Metabolic Disorders in Mice

2018· article· en· W2788373370 sur OpenAlexaff
Bainian Chen, Yifan Huang, Dong Zheng, Rui Ni, Mark A. Bernards

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu Province
Mots-clésFatty acidInternal medicineArachidonic acidEndocrinologyFood sciencePhospholipidCeramideSphingomyelinLipid profileChemistryBiologyBiochemistryMedicineCholesterolEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oversupply of bulk saturated fatty acids (SFA) induces metabolic disorders and myocardial dysfunction. We investigated whether, without causing metabolic disorders, the uptake of individual dietary SFA species alters lipid profiles and induces myocardial dysfunction. C57BL/6 mice were fed various customized long-chain SFA diets (40% caloric intake from SFA), including a beef tallow (HBD), cocoa butter (HCD), milk fat (HMD) and palm oil diet (HPD), for 6 months. An isocaloric fat diet, containing medium-chain triglycerides, served as a control (CHD). Long-term intake of dietary long-chain SFA differentially affected the fatty acid composition in cardiac phospholipids. All long-chain SFA diets increased the levels of arachidonic acid and total SFA in cardiac phospholipids. The preferential incorporation of individual SFA into the cardiac phospholipid fraction was dependent on the dietary SFA species. Cardiac ceramide content was elevated in all mice fed long-chain SFA diets, while cardiac hypertrophy was only presented in mice fed HMD or HPD. We have demonstrated that the intake of long-chain SFA species differentially alters cardiac lipid profiles and induces cardiac dysfunction, without causing remarkable metabolic disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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