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Enregistrement W4296620235 · doi:10.1093/jas/skac247.106

116 The Effects of Dietary Phenylalanine on Gastric Emptying, Macronutrient Metabolism and Feed Intake in Healthy Adult Cats

2022· article· en· W4296620235 sur OpenAlexaff
Jocelyn G Lambie, Júlia Guazzelli Pezzali, Pawanpreet Singh, Anna‐Kate Shoveller

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCATSAnimal scienceGastric emptyingLatin squareMealFood intakePhenylalanineInternal medicineChemistryMedicineOverweightEndocrinologyStomachFood scienceObesityBiologyBiochemistryAmino acidFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phenylalanine (Phe) consumption may delay gastric emptying (GE) and feed intake. Two studies were conducted using a 2*2 latin square design with 12 healthy male cats to evaluate effects of 1) dietary Phe (PHE, 44mg/kg-BW) compared with an isonitrogenous amount of alanine (ALA, 23.7 mg/kg-BW) on feed intake, and 2) PHE and ALA on GE and GE rate (GER). In study 1, cats were given PHE or ALA 15 minutes before 120% of their daily food and intake was measured. Treatment, day, and their interaction were evaluated using PROC GLIMMIX in SAS. Treatment did not affect rate of food consumption (p >0.05). For study 2, cats were provided PHE or ALA 15 minutes before receiving 100% of their daily food intake for 3 days. On d4, cats received PHE or ALA and subsequently received [1-13C] octanoic acid (5mg/kg BW) on 10g of feed before being fed 50% of their daily food intake. Breath samples were collected to measure 13CO2 enrichment for 12 hours post-meal using indirect calorimetry. Data from cats that returned to baseline enrichment were evaluated for total AUC (GE) and time to peak enrichment (GER). The effect of treatment, body condition score (lean vs. overweight), and their interaction were evaluated using PROC GLIMMIX in SAS. Cats receiving PHE had later peaks (445±71 min) in 13CO2 enrichment (p< 0.05) than cats receiving ALA (244±71 min) but had similar total GE (p >0.10). Obese cats tended (P=0.09) to have greater total GE than lean cats, regardless of treatment. Lean cats on PHE had slower (p< 0.05) emptying rates than lean cats on ALA, but both were similar to obese cats (p >0.05). Overall, Phe did not reduce feed intake or total GE but did delay GE and thus reduced GER. A longer study is warranted to understand whether PHE can control food intake in cats.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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