The balance of n-6 and n-3 fatty acids in canine, feline, and equine nutrition: exploring sources and the significance of alpha-linolenic acid
Notice bibliographique
Résumé
Both n-6 and n-3 fatty acids (FA) have numerous significant physiological roles for mammals. The interplay between these families of FA is of interest in companion animal nutrition due to the influence of the n-6:n-3 FA ratio on the modulation of the inflammatory response in disease management and treatment. As both human and animal diets have shifted to greater consumption of vegetable oils rich in n-6 FA, the supplementation of n-3 FA to canine, feline, and equine diets has been advocated for. Although fish oils are commonly added to supply the long-chain n-3 FA eicosapentaenoic acid (EPA), and docosahexaenoic acid (DHA), a heavy reliance on this ingredient by the human, pet food, and equine supplement industries is not environmentally sustainable. Instead, sustainable sourcing of plant-based oils rich in n-3 α-linolenic acid (ALA), such as flaxseed and camelina oils, emerges as a viable option to support an optimal n-6:n-3 FA ratio. Moreover, ALA may offer health benefits that extend beyond its role as a precursor for endogenous EPA and DHA production. The following review underlines the metabolism and recommendations of n-6 and n-3 FA for dogs, cats, and horses and the ratio between them in promoting optimal health and inflammation management. Additionally, insights into both marine and plant-based n-3 FA sources will be discussed, along with the commercial practicality of using plant oils rich in ALA for the provision of n-3 FA to companion animals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».