Modulation of Plasma and Milk Sphingolipids in Dairy Cows Fed High-Starch Diets
Notice bibliographique
Résumé
Bovine milk is a significant source of sphingolipids, dietary compounds that can exert anti-inflammatory actions, and which can modulate the host’s microbiome. Because sphingolipid synthesis can be modified by diet, we hypothesized that dietary conditions which reduced FFA availability may result in reduced sphingolipid synthesis. Twelve ruminally cannulated cows (120 ± 52 DIM; 35.5 ± 8.9 kg of milk/d; mean ± SD) were randomly assigned to treatment in a crossover design with 21-d periods. Treatments were (1) High starch (HS), (2) Control. The HS diet contained 29% starch, 24% NDF, and 2.8% fatty acids (FA), whereas the Control diet contained 20% starch, 31% NDF, and 2.3% FA. Plasma and milk samples were obtained on d 21 of each period and sphingolipids were quantified using targeted metabolomics. Univariate and multivariate analyses of generalized log-transformed and Pareto-scaled data included ANOVA (fixed effects of treatment) and discriminant analysis. The lipidomics analysis detected 71 sphingolipids across plasma and milk fat, including sphinganines (n = 3), dihydro-ceramides (n = 8), ceramides (Cer; n = 15), sphingomyelins (SM; n = 17), and glycosylated ceramides (n = 28). Followed by Cer, SM were the most abundant sphingolipids detected in milk and plasma, with a preponderance of 16:0-, 23:0-, and 24:0-carbon sidechains. Although no effects of HS diets were observed on plasma sphingolipids, we detected consistent reductions in the concentrations of several milk Cer (e.g., 22:0- and 24:0-Cer) and SM (17:0- and 23:0-SM) in response to HS. Discriminant analysis revealed distinct metabolite separation of HS and Control groups, with several Cer and SM being distinctively predictive of dietary treatment. We conclude that HS diets can reduce the secretion of milk Cer and SM, even in the absence of changes in circulating sphingolipids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».