Evaluation of the Metabolite Profile of Fish Oil Omega-3 Fatty Acids (n-3 FAs) in Micellar and Enteric-Coated Forms—A Randomized, Cross-Over Human Study
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the differences in the metabolite profile of three n-3 FA fish oil formulations in 12 healthy participants: (1) standard softgels (STD) providing 600 mg n-3 FA; (2) enteric-coated softgels (ENT) providing 600 mg n-3 FA; (3) a new micellar formulation (LMF) providing 374 mg n-3 FA. The pharmacokinetics (PKs), such as the area under the plot of plasma concentration (AUC), and the peak blood concentration (Cmax) of the different FA metabolites including HDHAs, HETEs, HEPEs, RvD1, RvD5, RvE1, and RvE2, were determined over a total period of 24 h. Blood concentrations of EPA (26,920.0 ± 10,021.0 ng/mL·h) were significantly higher with respect to AUC0-24 following LMF treatment vs STD and ENT; when measured incrementally, blood concentrations of total n-3 FAs (EPA/DHA/DPA3) up to 11 times higher were observed for LMF vs STD (iAUC 0-24: 16,150.0 ± 5454.0 vs 1498.9 ± 443.0; p ≤ 0.0001). Significant differences in n-3 metabolites including oxylipins were found between STD and LMF with respect to 12-HEPE, 9-HEPE, 12-HETE, and RvD1; 9-HEPE levels were significantly higher following the STD vs. ENT treatment. Furthermore, within the scope of this study, changes in blood lipid levels (i.e., cholesterol, triglycerides, LDL, and HDL) were monitored in participants for up to 120 h post-treatment; a significant decrease in serum triglycerides was detected in participants (~20%) following the LMF treatment; no significant deviations from the baseline were detected for all the other lipid biomarkers in any of the treatment groups. Despite a lower administered dose, LMF provided higher blood concentrations of n-3 FAs and certain anti-inflammatory n-3 metabolites in human participants—potentially leading to better health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».