A ketogenic diet rich in fish oil is superior to other fats in preventing NNK-induced lung cancer in A/J mice
Notice bibliographique
Résumé
Given that ketogenic diets (KDs) are extremely high in dietary fat, we compared different fats in KDs to determine which was the best for cancer prevention. Specifically, we compared a Western and a 15% carbohydrate diet to seven different KDs, containing either Western fats or fats enriched in medium chain fatty acids (MCTs), milk fat (MF), palm oil (PO), olive oil (OO), corn oil (CO) or fish oil (FO) for their ability to reduce nicotine-derived nitrosamine ketone (NNK)-induced lung cancer in mice. While all the KDs tested were more effective at reducing lung nodules than the Western or 15% carbohydrate diet, the FO-KD was most effective at reducing lung nodules. Correlating with this, mice on the FO-KD had low blood glucose and the highest β-hydroxybutyrate level, lowest liver fatty acid synthase/carnitine palmitoyl-1a ratio and a dramatic increase in fecal Akkermansia. We found no liver damage induced by the FO-KD, while the ratio of total cholesterol/HDL was unchanged on the different diets. We conclude that a FO-KD is superior to KDs enriched in other fats in reducing NNK-induced lung cancer, perhaps by being the most effective at skewing whole-body metabolism from a dependence on glucose to fats as an energy source.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».