The Influence of APOE Genotype, DHA, and Flavanol Intervention on Brain DHA and Lipidomics Profile in Aged Transgenic Mice
Notice bibliographique
Résumé
The apolipoprotein E4 (APOE4) genotype is predictive of Alzheimer’s disease (AD). The brain is highly enriched with the omega-3 polyunsaturated fatty acid (n3-PUFA), docosahexaenoic acid (DHA). DHA’s metabolism is defective in APOE4 carriers. Flavanol intake can play a role in modulating DHA levels. However, the impact of flavanol co-supplementation with fish oil on brain DHA uptake, status and partitioning, and according to APOE genotype is currently unknown. Here, using a humanised APOE3 and APOE4 targeted replacement transgenic mouse model, the interactive influence of cocoa flavanols (FLAV) and APOE genotype on the blood and subcortical brain PUFA status following the supplementation of a high fat (HF) enriched with DHA from fish oil (FO) was investigated. DHA levels increased in the blood (p < 0.001) and brain (p = 0.001) following supplementation. Compared to APOE3, a higher red blood cell (RBC) DHA (p < 0.001) was evident in APOE4 mice following FO and FLAV supplementation. Although FO did not increase the percentage of brain DHA in APOE4, a 17.1% (p < 0.05) and 20.0% (p < 0.001) higher DHA level in the phosphatidylcholine (PC) fraction in the HF FO and HF FO FLAV groups, and a 14.5% (p < 0.05) higher DHA level in the phosphatidylethanolamine (PE) fraction in the HF FO FLAV group was evident in these animals relative to the HF controls. The addition of FLAV (+/− FO) did not significantly increase the percentage of brain DHA in the group as a whole. However, a higher brain: RBC DHA ratio was evident in APOE3 only (p < 0.05) for HF FLAV versus HF. In conclusion, our data shows only modest effects of FLAV on the brain DHA status, which is limited to APOE3.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».