The source of fat in a high fat diet affects systemic inflammatory markers and modulates gene expression in intestinal, hepatic and adipose tissues of growing pigs.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While high fat diets have been associated with increased level of inflammation and metabolic health impairment, new evidences show that the source of fat plays an important role on these outcomes. In order to investigate the specific role of dairy fats on metabolic health, a model of growing pigs was used. A total of 40 pigs aged 6 weeks were fed a low fat diet, or high fat diets (17.5% fat) containing either lard only, a combination of lard and butter (butter: 4.5% fat; lard: 13% fat) or a combination of lard and cheddar cheese (cheddar: 4.5% fat; lard: 13% fat) for 10 weeks. After 5 and 10 weeks, blood samples were collected to determine hyperlipidemia and inflammatory markers level. After 10 weeks, pigs were euthanized to collect intestinal, hepatic and adipose tissues to measure the expression of a selection of genes involved in inflammation, oxidative stress and energy metabolism by qPCR. Blood levels of IL-1β and TNF-α were decreased in pigs fed either butter or cheddar compared to the lard-only high fat diet (P < 0.05), while no changes were observed in the level of blood lipids. To visualize the impact of dairy fats on gene expression, a Heatmap of gene expression was drawn and showed that both butter and cheddar affected gene expression in jejunum, while butter specifically modulated the gene expression in liver and fat tissues, and cheddar specifically changed gene expression in colon. In conclusion, replacement of lard for dairy fats in a high fat diet protects from systemic inflammation and changes gene expression in pig intestinal, hepatic and adipose tissues.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».