Estrogen increases the conversion of α‐linolenic acid to docosahexaenoic acid in ovariectomized mice
Notice bibliographique
Résumé
n‐3 polyunsaturated fatty acids (PUFA), namely eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) have beneficial health effects. The conversion of α‐linolenic acid (ALA) to EPA and DHA is low, especially in males compared to females and varies in the literature. Estrogen (E2) is suggested to affect ALA conversion but few studies have confirmed the E2 effect. Our objective was to determine the independent effect of E2 on n‐3 PUFA levels in serum and various tissues in female ovariectomized mice fed diets with low and high ALA. After 7 weeks exposure to an E2 pellet, mice were randomized to a corn oil‐based basal diet or an ALA‐rich flaxseed diet (FS) with or without removal of the E2 pellet for 4 weeks. E2 responsiveness was indicated by the 269% higher (P<0.001) uterus weight in E2‐ treated mice compared to those with E2 pellet removed. FS‐fed mice had higher proportions of ALA, EPA and DHA in total lipids extracted from serum, liver and brain. E2‐treated mice had higher serum (15.1%; P<0.001) and liver (18.2%; P<0.001) DHA but not brain DHA. EPA levels were not affected by E2. There was a diet × E2 interaction for ALA in the liver where the FS+E2 group had lower ALA compared to FS‐E2. In conclusion, E2 results in higher serum and liver DHA, does not affect brain DHA and does not affect EPA in any of the tissues measured. This finding may help explain the variability in ALA effect in studies involving males and females. Grant Funding Source : NSERC
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».