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Enregistrement W4388539219 · doi:10.1093/jas/skad281.374

382 The Effect of Natural Products on the Metabolism of Boar Taint Compounds in Porcine Hepatocytes

2023· article· en· W4388539219 sur OpenAlexaff
Christine Bone, E. James Squires

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal plant effects and applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndrostenoneSkatoleChemistryPregnane X receptorBoar taintAgonistPharmacologyMetabolismConstitutive androstane receptorTransactivationNuclear receptorReceptorInternal medicineBiochemistryEndocrinologyBiologyMedicineGene expressionAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boar taint is a meat quality issue that develops in entire male pigs resulting from the accumulation of androstenone and skatole in the fat, which is dependent on the balance between their rate of synthesis and hepatic metabolism. Prior research from our lab showed that transactivation of the nuclear receptors pregnane X receptor (PXR), constitutive androstane receptor (CAR), and farnesoid X receptor (FXR) can alter gene expression in porcine hepatocytes to increase the metabolism androstenone and skatole. Many plant species and herbal medicines contain active compounds that function as ligands for these nuclear receptors and could be developed into dietary treatments for boar taint unlike the classic agonists used in our previous work, which have known cytotoxic effects in vivo. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the effect of different natural product (NP) treatments on the hepatic metabolism of androstenone and skatole. Hepatocytes were isolated from 5-month-old crossbred [(Yorkshire x Landrace) x Duroc] boars (n = 7) and pretreated for 24 hours with one of three NP treatments, which included the PXR agonist hyperforin (HYP) from Hypericum perforatum or St. John’s Wort, diallyl sulfide (DAS), an active ingredient found in garlic and an agonist of CAR, and oleanolic acid (OA), a selective modulator of FXR present in various plant species. Control incubations were pretreated with dimethyl sulfoxide (DMSO). Next, all pretreated hepatocytes were treated with androstenone or skatole for 3 hours. The metabolism of androstenone and skatole was evaluated using high-performance liquid chromatography and boars were classified as rapid (RM, n = 4) or slow (SM, n = 3) metabolizers according to natural threshold values established from the percentage of androstenone (< 5% RM; >5% SM) or skatole (< 50% RM; >50% SM) remaining in control incubations with DMSO. Statistical analysis was conducted using a two-way ANOVA in SAS with Dunnett’s post hoc test. NP treatments differentially regulated androstenone metabolism in SM and RM boars but had no effect (P > 0.05) on skatole metabolism. In SM boars, androstenone metabolism was increased 1.43, 1.75, and 1.67-fold by HYP, DAS, and OA, respectively, but was significantly decreased (P < 0.05) by all NPs in RM boars relative to control incubations with DMSO. These results indicate that SM boars respond more favorably to NP treatments than RM boars suggesting that these NPs may be a viable dietary treatment for boar taint if provided exclusively to SM boars. This targeted treatment approach will require additional research to identify predictive biomarkers associated with the SM profile.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
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