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Enregistrement W2916164516 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.lb272

Comparing the Impact of Saturated Fatty acids from Different Dairy Sources on the proteome of High Density Lipoproteins

2017· article· en· W2916164516 sur OpenAlexaffabout
Daniela Bernic, Didier Brassard, Arnaud Droit, Florence Roux‐Dalvai, Maude Tessier‐Grenier, Ethendhar Rajendiran, Yongbo She, Vanu Ramprasath, Iris Gigleux, Émile Lévy, Angelo Tremblay, Peter J.H. Jones, Patrick Couture, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of ManitobaCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyunsaturated fatty acidFood scienceChemistryCrossover studyCholesterolInternal medicineEndocrinologyBiochemistryFatty acidBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background High‐density lipoproteins (HDL) play different protective roles in the etiology of atherosclerosis. The anti‐inflammatory and antioxidant properties of HDL are of particular interest in that regard. Because dietary saturated fatty acids (SFAs) are known to increase HDL‐C concentrations, we investigated how consumption of SFAs from different dairy sources modifies HDL functions as reflected by changes in HDL proteomic profile compared to other dietary fats (monounsaturated ‐ MUFAs and polyunsaturated ‐ PUFAs) and a low‐fat diet/high carbohydrate diet. Methods A randomized crossover controlled trial was conducted in 42 men and women with abdominal obesity and relatively low HDL‐C. Subjects were assigned to sequences of 5 isoenergetic diets of 4 weeks each (): 1) a diet rich in SFA from cheese (CHEESE); a diet rich in SFAs from butter (BUTTER); a diet rich in MUFA; a diet rich in PUFA and a low‐fat, high carbohydrate diet (CHO). All foods were provided to the participants during the experimental phases. HDLs' proteome was assessed by mass‐spectrometry (MS) after isolation of the HDL fraction by sequential ultracentrifugation after each treatment. Results Using conservative analytical procedures, a total of 66 unique proteins were quantified in the HDL fraction. There was no difference between any diets in the levels of HDL proteins known to be involved in oxidative processes and acute phase response. CHEESE increased levels of HDL proteins related to immune response, namely angiotensinogen (vs. BUTTER, P<0.05), and Ig gamma‐1 chain C region, platelet basic protein and vitronectin (vs. CHO diet, P<0.05). BUTTER increased levels of vitronectin (vs. CHO, P<0.05) but had no effect on other immune response proteins. Apolipoproteins A‐IV and C‐IV, which play key roles in cholesterol homeostasis, were significantly increased after CHEESE (vs. CHO, P<0.05) but not after BUTTER. Conclusions This full‐feeding study suggest that SFAs from butter and cheese do not significantly influence the antioxidant and anti‐inflammatory properties of HDL compared with other dietary fats and CHO. However, immune response and cholesterol homeostasis proteins were modified by cheese but not by butter in comparison with CHO, consistent with a modest food matrix effect modifying the impact of SFAs on cardiometabolic health. Functional studies are necessary to confirm these findings. Support or Funding Information National Dairy Council, Dairy Research Cluster Initiative ( Dairy Farmers of Canada, Agriculture and Agri‐Food Canada, the Canadian Dairy Network and the Canadian Dairy Commission). Macronutrient (% energy), calcium and sodium content of experimental diets CHEESE BUTTER MUFA PUFA CHO Lipids (%) 32.0 32.0 32.0 32.0 25.0 SFA (%) 12.6 12.4 5.8 5.8 5.8 MU FA (%) 12.5 12.3 19.6 12.6 12.6 PUFA (%) 4.8 4.8 4.8 11.5 4.8 Carbohydrates (%) 51.9 52.0 51.9 51.9 58.9 Proteins (%) 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0 Calcium (mg/2500 kcal) 1261 811 812 812 842 Sodium (mg/2500 kcal) 2482 2480 2479 2479 2485 Fibers (g/2500 kcal) 31 31 31 31 31

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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