MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402541545 · doi:10.1093/jas/skae234.166

505 Utilizing porcine hepatocyte cultures to test the effect of short chain fatty acids on androstenone metabolism

2024· article· en· W4402541545 sur OpenAlexaff
Austin J Lawson, Christine Bone, E. James Squires

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocyteMetabolismChemistryBiochemistryInternal medicineEndocrinologyBiologyMedicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boar taint is an off-putting odor found in the meat of entire male pigs due to the accumulation of androstenone and skatole in the fat. Development of boar taint is dependent on the balance between the rate of synthesis and metabolism of these compounds. Prior studies have shown that feed ingredients high in fermentable carbohydrates, including chicory root, sugar beet pulp, and Jerusalem artichoke decreased the synthesis of skatole in the hindgut and altered the metabolism in the liver, resulting in a skatole concentrations comparable with castrated males. However, the mechanism of how these dietary fermentable carbohydrates affect liver metabolism is not well understood. Metabolism of boar taint compounds takes place in a two-phase process, regulated by various enzymes and cytochrome families. Short-chain fatty acids (SCFAs) are produced from the microbial fermentation of fiber and have been shown to have regulatory effects on histone deacetylases and gene expression in humans, providing a potential mechanism in which feed high in dietary fiber reduces boar taint. The purpose of this study was to assess if SCFA directly affect the metabolism of androstenone in liver hepatocytes. Primary hepatocytes were isolated from the liver of 6 [(Yorkshire x Landrace) x Duroc] boars weighing around 90 kg. Cells were treated in triplicate with acetate, butyrate, propionate, and various combinations for 24 h to alter gene expression. Two sets of wells acted as a control, not being treated with SCFAs. The cells were then incubated with androstenone for 3 h, and media was extracted, and metabolite production was analyzed using high-performance liquid chromatography. The effects of treatments were using a one-way ANOVA with a Dunnet’s adjustment for multiple comparisons to a control. Results showed the combined acetate, butyrate, and propionate treatment had the greatest effect on androstenone glucuronide production when compared with the control, resulting in significant increases (P < 0.05) ranging from 82 ± 1.6% to 1 ± 2.4% in individual boars. Other treatments had a similar effect, significantly increasing the production of androstenone glucuronide but to a lesser degree. Butyrate increased production ranging from 40 ± 2.2% to 5±1.5% (P < 0.05), propionate from 38 ± 3.6% to 3 ± 2.6% (P < 0.05), acetate and butyrate from 61±3.9% to 1 ± 2.8% (P < 0.05), acetate and propionate from 70±3.5% to 5±1.7% (P < 0.05), and butyrate and propionate from 82 ± 2.5% to 4 ± 1.1% (P < 0.05) when compared with the control. In conclusion, this trial provided evidence that SCFAs produced by the microbial fermentation of fiber can significantly increase hepatic androstenone metabolism in some animals, with a wide range in these effects among individual boars. Future research will involve assessing the effects of SCFAs on hepatic skatole metabolism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,285 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal ScienceMême sujetNutrition, Genetics, and DiseaseTravaux en français237 207