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肠降凝素模拟治疗后的饮食干预恢复了饮食诱导的肥胖小鼠的脂肪组织功能
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饮食中补充饮食葡萄Pomace粉对性能的影响，
这项研究调查了饮食补充葡萄Pomace粉（GP）对性能，鸡蛋质量和孵化性的影响，以及鹌鹑的血液生物化学（Coturnix Coturnix Japonica）。总共将200个鹌鹑（323.90±1.991 g体重）随机分为四个治疗组，每只复制五只十只鸟类。治疗涉及在0％（0GP），1％（1GP），2％（2GP）和4％（4GP）的基础饮食中补充GP的饮食补充。结果表明，GP显着影响饲料摄入量，卵产生和卵子的重量。1GP和2GP处理的卵产生更高，饲料转化率（FCR）更好。研究中最低的卵产量和最贫穷的FCR是4GP组。补充组的进食摄入量和卵子的重量低于0GP组。比0GP组的1GP，2GP和4GP组具有更高的蛋壳断裂强度，HAUGH单元和蛋白质指数值。等离子体总胆固醇和所有GP供应组中的高密度脂蛋白胆固醇浓度低于0GP鹌鹑。与0GP组相比，补充GP对雏鸡活体重和早期胚胎死亡率的影响很大，GP补充大大降低了早期胚胎死亡。总而言之，这项研究表明，高达2％的gp鹌鹑饮食对现场表现没有负面影响，改善了一些卵质量的特征，降低了早期胚胎死亡，并且可能有助于降低总脂质和胆固醇水平。
用饲料和/或水的硒上调与免疫反应，程序性细胞有关的肝组织中的基因表达饮食补充后生物学的影响...
该研究研究了从乳杆菌（LAP）和lactiplantibacillus Plantarum（LPP）产生的生物后生物学对生产性能，鸡蛋质量和血清生化参数的影响。在40周龄时，将126只Lohmann母鸡随机分配给7种疗法，每只复制六只鸟类。基础饮食（T1）是没有补充（阴性对照）或以0.02％（阳性对照）补充四环素（T2）的。其他五个组：T3，T4（补充了生物后（圈）0.35％，（分别由乳杆菌细菌）产生的0.70％（lap）0.70％）； T5，T6（补充了后饮食后饮食（LPP）0.35％，（LPP）分别由乳杆菌植物细菌产生的0.70％）； T7（补充后饮食后饮食（0.35％圈 + 0.35％LPP）。生物学后和四环素（TET）不会影响体重，进食摄入量，进料转化率（FCR），鸡蛋重量，鸡蛋质量，鸡蛋质量或血清总蛋白质，白蛋白和球蛋白的体重（p≥0.05）。鸡蛋的产生和鸡蛋数量更大（p≤0.05）（lap 0.70％，LPP 0.70％和混合物（0.35％lap + 0.35％LPP）和TET补充组，与对照组相比（T1）。胆固醇和甘油三酸酯（0.35％的LAP，0.35％LPP除外），比T1显着降低（P≤0.05）。超氧化物歧化酶和过氧化氢酶活性（0.35％的LAP，0.35％LPP除外）提高了。结果表明，补充后生物学对生育性能和某些生化参数具有积极作用。
美国成年人膳食核黄素摄入量与冠心病的关系：2007-2018 年 NHANES 横断面研究
饮食在冠心病的发展和预防中起着至关重要的作用，各种饮食元素，如膳食中的 omega-3 ( 3 )、炎症指数 ( 5 )、维生素 K ( 6 )、镁 ( 7 )、L-精氨酸 ( 8 )、纤维 ( 9 )、钙 ( 10 )、维生素 D ( 10 )、维生素 A ( 11 ) 和开心果 ( 12 ) 已被科学证明与冠心病的发展有关。B 族维生素是一组水溶性维生素，对同型半胱氨酸 (Hcy) 的降解至关重要，而 Hcy 水平升高已被确认为冠心病的独立风险因素 ( 13 , 14 )。因此，B 族维生素的缺乏可能与冠心病的流行有关。然而，目前的研究大多集中在维生素 B6、维生素 B12 和叶酸与冠心病的关系上，很少有研究关注核黄素与冠心病之间的关系（15，16）。
小麦籽粒膳食纤维的遗传改良
小麦（Triticum aestivum）是全球重要的粮食作物，含有碳水化合物以及其他重要营养成分，如蛋白质、少量脂质、维生素、矿物质以及植物化学物质[1]。膳食纤维是碳水化合物低聚物和聚合物，它们不易被人体小肠消化吸收，从而导致在人体大肠中部分或完全发酵[2]。全麦谷物含有9%到20%的膳食纤维，膳食纤维的主要成分是细胞壁多糖，主要是阿拉伯木聚糖和（1,3；1,4）-β-D-葡聚糖（β-葡聚糖），分别占总膳食纤维的约70%和20%[3]。此外，小麦粒中的膳食纤维还含有抗性淀粉，这种淀粉在小肠中不被消化，能够相对不变地到达大肠和结肠[4]。
竞争性抑制：了解其在酶调节中的作用并探索生物系统中的缺陷。
部分控制科学表明，服务大小对饮食习惯和整体健康有深远的影响。过度出现较大部分的趋势会导致卡路里的过量摄入量，从而导致体重增加和相关的健康问题。通过实施诸如使用较小的餐具，测量部分和练习正念饮食之类的策略，个人可以控制食物摄入量并养成更健康的饮食习惯。此外，在社区一级促进部分控制可以帮助应对公共卫生挑战并减少食物浪费。最终，应将部分控制视为实现平衡和滋养而不是限制的工具，使个人能够与食物建立积极的关系，以支持其健康和福祉。
2型糖尿病患者中不同类型的饮食脂肪摄入和血脂之间的关联：性别差异
抽象目的 - 血脂和脂蛋白异常在糖尿病患者中很常见。这项研究旨在评估2型糖尿病（T2DM）患者的饮食脂肪摄入及其与血脂的关联，并考虑性差异。设计/方法/方法 - 对患者（207名男性和197名女性）进行了T2DM的横断面观察性研究。通过面对面的面试评估了每日食物摄入及其脂肪和脂肪类型的内容。最初记录人体测量测量，糖化血红蛋白（HBA1C），甘油三酸酯，总胆固醇（TC），高密度脂蛋白（HDL）胆固醇和低密度脂蛋白（LDL）胆固醇。发现 - 结果表明，女性的TC，LDL和HDL胆固醇水平明显高于男性。然而，男性的TC：HDL比显着高于女性。结果还表明，饱和脂肪酸（SFA）的每日摄入略微超过了建议的津贴。然而，单不饱和脂肪酸Þ多不饱和脂肪酸/sfa（mufa pufa/sfa）比率在推荐比率之内。此外，这项研究发现SFA和胆固醇摄入的主要来源是牛奶和乳脂生产。研究局限性/含义 - 由于它是一项横断面观察性研究，因此本研究的自然限制只能证明联系。独创性/价值 - 饮食脂肪摄入的类型可能导致血脂异常，而男性和女性可能存在差异影响。研究每日脂肪摄入及其类型对糖尿病患者血脂的影响，尤其是沙特糖尿病患者的脂肪受到限制。这项研究的重点是T2DM的男性和女性沙特脂肪中消耗脂肪的数量和类型，并研究了消耗的脂肪和血脂型的类型之间的关系。关键字胆固醇，糖尿病，麦芽糖，HDL胆固醇，LDL胆固醇，脂质，饱和脂肪酸纸型研究论文
侵蚀蛋白作为饮食补充剂的潜在影响对斑点海鲈（Latellabrax Maculatus）的免疫力，抗氧化和肠道健康喂养高脂饮食
这项研究的目的是研究侵蚀蛋白对饲喂高脂饮食的斑点海鲈中免疫能力，抗氧化能力和肠道菌群的潜在影响。将共有360名少年随机分为六组，每组重复三个，每组重复二十条鱼。六组包括喂养正常脂肪饮食的CK（Calvin Klein）组，喂养高脂饮食（HF）的组和四组喂食的高脂饮食，分别补充了0.5％（G1），1％（G2），1％（G2），1.5％（G3）和2％（G4）inulin。实验持续了十周。结果表明，与CK组相比，斑点的海鲈中的高脂饮食消耗导致氧化应激损伤，免疫力降低，肠道组织病理异常和肠道菌群的不平衡。但是，与HF组相比，补充丁丁蛋白会显着增加超氧化物歧化酶活性，同时减少丙二醛含量。值得注意的是，补充1.5％的补充还导致补体3（C3）和免疫球蛋白M（IGM）水平显着增加，同时改善肠道组织形态。此外，门水平的分析表明，细菌植物，蛋白质细菌和坚硬是在斑点海鲈肠中发现的主要细菌基团。在属级别的鉴定方面，Muribaculaceae，Citrobacte和Prevotellaceae_ucg-001被确定为主要细菌基团。菊粉组中细菌植物和穆里巴曲霉的丰度最初增加，但随后随着补充量的增加而减少。
remerelination保护神经元免受DLK
alpha多样性 - 盒子代表第一四分位数和第三四分位数之间的四分位间范围（IQR），水平线表示中位数，晶须是IQR的1.5倍的上和下值。alpha多样性。（a）Pielou的均匀度显示出显着差异（H = 85.7，P = 1.07E-17）。成对比较表明，印第安人（n = 61）的均匀均高于欧洲 - 加拿大人（n = 41）（h = 56.2，q = 6.51e-13），欧洲进军者（n = 23）（h = 17.0，q = 17.0，q = 7.32e-05）和印尼 - 加拿大人（q = 7.32e-05）和印尼 - 加拿大人（n = 17）（n = 17）（q = 1.8）（Q = 1.8），Q = 1.8，Q = 1.8，Q = 1.8，Q = 1.8，Q = 1.8，Q = 1.8，Q = 1.8。欧洲 - 加拿大对照组的得分也明显高于印度移民（n = 32）（h = 41.4，q = 6.09e-10）和印度 - 加拿大人（h = 21.7，q = 8.10e-06）。（b）也发现了香农的多样性，显示出明显的差异（H = 79.8，p = 1.89e-16）。*** =q≤0.001，** =q≤0.01， * =q≤0.05
AI驱动的营养策略：分析深度学习对南非，印度和美国饮食改善的影响
人工智能（AI）和深度学习技术的快速发展已开始重塑各个部门，包括营养和公共卫生。本文探讨了AI驱动的营养策略在解决南非，印度和美国饮食挑战方面的变革性影响。通过研究营养深度学习的定义和应用，本文强调了如何采用AI技术来增强饮食评估，个性化营养建议并改善公共卫生干预措施。将这些技术整合到营养策略中表现出有效改善健康结果和有效管理营养挑战的重要潜力。本文在研究的三个区域中提供了营养挑战和常见饮食模式的详细概述。在南非，营养不良和肥胖的双重负担提出了一种复杂的情景，AI可以在监测和干预中发挥关键作用。印度面临着从营养不良到饮食失衡的各种营养挑战，旨在优化国家营养计划。在美国，重点是利用AI通过更个性化和数据驱动的方法来解决肥胖和与饮食有关的慢性疾病。每个地区的独特挑战强调了对AI解决方案的必要性，以满足特定的饮食需求。在南非，印度和美国实施了AI驱动的营养策略，揭示了各种各样的成功和挑战。在南非，AI倡议开始产生影响，尤其是在城市地区，但面临诸如有限的基础设施和资金之类的障碍。 在印度，AI工具被整合到国家卫生计划中，显示出改善营养成果的希望，但需要进一步发展以解决区域差异。 在美国，尽管与数据隐私和算法偏见相关的问题仍然存在重大问题，但在公共卫生运动和研究中采用了先进的AI系统。 这些实现的比较分析提供了对最佳实践和改进领域的见解。 本文以对营养中AI的更广泛的政策含义和未来方向进行了讨论。 它强调需要强大的监管框架以确保数据隐私，算法公平和对AI技术的道德使用。 提供了建议，以增强公共卫生计划中的AI整合，解决文化和社会经济因素以及促进全球研究合作。 通过解决这些挑战并拥抱新兴的机会，AI驱动的营养策略有可能显着改善全球饮食健康和公平。在南非，AI倡议开始产生影响，尤其是在城市地区，但面临诸如有限的基础设施和资金之类的障碍。在印度，AI工具被整合到国家卫生计划中，显示出改善营养成果的希望，但需要进一步发展以解决区域差异。在美国，尽管与数据隐私和算法偏见相关的问题仍然存在重大问题，但在公共卫生运动和研究中采用了先进的AI系统。这些实现的比较分析提供了对最佳实践和改进领域的见解。本文以对营养中AI的更广泛的政策含义和未来方向进行了讨论。它强调需要强大的监管框架以确保数据隐私，算法公平和对AI技术的道德使用。提供了建议，以增强公共卫生计划中的AI整合，解决文化和社会经济因素以及促进全球研究合作。通过解决这些挑战并拥抱新兴的机会，AI驱动的营养策略有可能显着改善全球饮食健康和公平。