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Enregistrement W4388539541 · doi:10.1093/jas/skad281.121

190 The Nutrigenomic Effects of Dietary Choline and L-Carnitine on the Muscle and Liver of Lean and Overweight Cats

2023· article· en· W4388539541 sur OpenAlexaffabout
Jess Fletcher, Sophie Grapentine, Alexandra Rankovic, Brigitte A. Brisson, Melissa Sinclair, Anna K. Shoveller, Eric K Altom, Marica Bakovic, Adronie Verbrugghe

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholineOverweightInternal medicineEndocrinologyCATSBiologyMedicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to investigate the effects of dietary choline and L-carnitine on the lipotropic gene expression in the muscle and liver of overweight and lean cats, when fed for body weight (BW)maintenance. Overweight [n = 6, body fat percent (BF%): 33.2 ± 1.38] and lean (n = 6, BF%:18.4 ± 0.93), 1-2 year old, male, neutered cats received choline (378 mg/kg BW0.67), L-carnitine (200 mg/kg BW) and no supplementation (control) in a 3x3 Latin square design for 6 weeks, with a 2-week washout between treatments periods. Each treatment was offered with a commercial extruded diet; diet amount was provided to maintain current BW. Cats were anesthetized and quadriceps vastus lateralis (30-50 mg) and liver (30-50 mg) biopsies were harvested after each treatment period using an open muscle or laparoscopic biopsy technique respectively. Tissue RNA was isolated with TRIzol and sequenced using directional PolyA RNA-seq. The expressed genes were aligned using the reference genome, Felis_catus_9.0, Ensembl v.107. Differential gene expression was analyzed for 29,928 genes with SEQUIN, using edgeR and TMM normalization. Pathway analysis was performed using EnrichR databases, BioPlanet 2019 and KEGG 2021. Using a two-group comparison, global analysis revealed 92 and 759 differentially expressed genes in the liver and muscle, respectively of overweight cats compared with lean (P < 0.05). Affected pathways included fat digestion and absorption, including peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) signaling in the liver, and immunity related pathways in muscle (P < 0.05). Upon further analysis using a two-group comparison between overweight and lean cats for each treatment, 11 and 692 significant genes were found in choline treated liver samples and L-carnitine treated muscle samples, respectively (P < 0.05). Similar to the global analysis, genes related to fat metabolism, including PPAR signaling, were significant in the choline treated liver samples, and immunity related genes were significant in the L-carnitine treated muscle samples (P < 0.05). Based on preliminary data, supplemental dietary choline may be beneficial for overweight cats as it may increase fat metabolism in the liver, mitigating risks associated with feline hepatic lipidosis (FHL). Supplemental dietary L-carnitine may also be beneficial due to its effects on immunity related pathways, including pathogen defense. To investigate the full effects of choline and L-carnitine on gene expression, further studies are warranted including older, chronically obese cats, as well as confirmed cases of FHL. Acknowledgements: Natural Sciences and Engineering Council of Canada, Elmira Pet Products and Balchem Corp.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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