Summary
哺乳動物における食事脂肪含量の影響の両方のエネルギー摂取量および体脂肪組成物。選択一連の実験において、高脂肪食のためのラットの好みを調べることにより、高脂肪食品のための彼らの好みに遺伝的差異および薬理学的介入を試験することが可能である。
Abstract
肥満は、肥満と分類された人口の3分の1以上との米国の成長する問題です。この多因子疾患に寄与する一つの因子は、高脂肪食の摂取、カロリー摂取量および体脂肪含有量の両方を増加させることが示された動作である。しかし、他の食品の上に高脂肪食に対する好みを規制する要素が代役のまま。
この赤字を克服するために、迅速かつ簡単に食事脂肪に対する嗜好の変化を試験するためのモデルが開発されました。ファット選好モデルは、脂肪含有量が異なる食品の間の選択肢の一連のラットを提示します。人間のように、ラットは、翻訳研究のためのラットモデルに最適です、高脂肪食を摂取に向けて自然なバイアスを持っている。好みの変化は遺伝子の違いや薬理学的介入のどちらかの効果に帰することができます。このモデルは、脂肪好みやSCREの決定基の探査が可能に薬物療法の薬剤をeningその肥満の影響が買収。
Introduction
肥満は疾病管理予防センターは、アメリカの成人の上に第3が肥満であると推定すると、米国の1で流行して問題となっている。また、肥満は、2型糖尿病、高血圧、高コレステロールおよび2を含む多数の健康上の懸念のための危険因子として同定されている。多くの要因が肥満率の増加に影響を与えることが示されているが、主要栄養素、肥満3,4で果たす役割の継続的な関心と論争がある。
肥満に対する一つの要因は、高脂肪食の摂取量5である。増加した食事性脂肪を増大ヒトエネルギー消費6および体脂肪含有量の有意な増加7,8と相関している。さらに、食物脂肪中および消費7,9後の両方の報酬値を有している。そのため、高脂肪食品の影響の優先順位をどのような要因を決定することができ、ガイド薬物療法デジ両方GNや肥満につながることが基本となる栄養の選択肢の理解を促進する。ここで説明する脂肪選好モデルは、ラットの脂肪含有量の異なる食品の間に好みますが、同じような栄養価のためにテストします。具体的には、このモデルでは、同時により高い脂肪食品の詩低脂肪食品の消費されたグラムに基づいて好みの定量化を可能にする二つの異なる食品の選択とラットを提示します。薬理学的および遺伝的影響は、より高い脂肪含量を有する食品に対する嗜好の変化として測定することができる。
ファット·プリファレンス·モデルが広く使用されて味の良い食物摂取モデル10を補完するのに役立つだけでなく、いくつかの利点を提供する。このモデルは、実験者は、具体的に2食のオプションが利用可能である、制御された環境で摂食行動を評価することができます。伝統的な高脂肪摂食モデルは、食品の選択肢を研究する能力がなくなり1食品、などの重要なを提供します人間の食物摂取のPECT。いくつかのアッセイは、複数の食品の種類を提供していますか、多くの場合、「カフェテリア」タイプの給餌試験11と呼ばれている。ヒトの食品は、しばしば、アッセイで使用され、ウェルによる栄養変動性実験室環境に適していないので、これらの研究は再現性に悩まされる。そこで我々は、大幅な食事性脂肪などの主要栄養素の内容を変更するには、再現性と柔軟性を向上させること、個々の精製された成分を含んでいて定義された食事療法を使用しています。人間5の肥満に関連した高い食事性脂肪摂取と高脂肪食品12のための自然な人間の好みで、高脂肪食品のラットの好みを変えるの治療は、肥満に貴重な洞察を提供することができます。
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Protocol
すべての実験手順は実験動物の管理と使用に関する指針（実験動物資源研究所（米国）、1996年）に従い、テキサスメディカルブランチ大学の機関動物実験委員会の承認を得ている。
1。対象
- 単一の家のオスのSDラットは、12時間の明暗サイクル（午前6:00-6のライト：00 PM）で225〜250 21℃におけるG 30〜50％の相対湿度を計量。
- 低脂肪食（エネルギーで10％の脂肪）にラットを維持する。実験前少なくとも7日間、食品やコロニー部屋にラットを慣らす。動物は、研究を開始する前に3日間、車両の取扱い及び投与に慣らす。馴化後の最初の日は、実験日1です。
2。ベースラインセクシャル
- 1日目は、各ケージ10％脂肪食品で、2清潔な食品ホッパー、AとB、その他でマーク1を埋める。 Weigh（フード付）食料ホッパーとラットの両方にアクセスすることが確実に、ケージに配置します。
- 2日目、ほぼ同時にフードホッパーが前日ケージに入れ、食物ホッパーの重量を記録し、この位置の偏りを軽減するホッパーと、ホッパーA Bの位置を切り替える。常に、ホッパーから取り外した食べ物をホームケージを調べて、それを比較検討し、それを占めている。食物摂取量を日の間、ホッパーの重量の変化によって測定される。
- 3日目は、以前のように食品ホッパーの重みを記録します。各食品ホッパー位置や食品ホッパー識別（AとB）で消費された食物の量を調べます。このデータは、位置の偏りや、特定のホッパー好みのベースラインの理解を与え、指定しないことを示し、約50％のプリファレンススコアを持っている必要があります。残りの食べ物を捨てる。
3。脂肪セクシャル
- 3日目は、各ケージには2つのクリーンな食品のホッパーを得る。それは、きれいな食品ホッパーを使用することが重要です以前の実験から交絡香りを防止するために、さまざまな食品を切り替えるたびに呼び出されます。 15％の脂肪食品（ 表1）で12.5％の脂肪食品とホッパーBとホッパーAに記入してください。各ホッパーの開始重量を記録して、両方のケージに配置します。
- 4日目、ケージに戻ってそれらを置く際に、ホッパーAとBのホッパーの位置を切り替え、各ホッパーの重量を記録します。
- 5日目は、各ホッパーの重量を記録します。両方の日に消費された各食品のグラム数を決定した後、ラットの食物嗜好を決定することができる。
- 繰り返しが増え、脂肪含有量（ 例えば最初の15％、次の17.5％、次いで20％、そして最後に45％脂肪）との食品に比べて12.5％の脂肪食品を使用して、同じ動物で3.1 3.3を使用して複数回繰り返します。
4。データ計算および分析
- 食物の塊から出発食物+ホッパーの最終質量を差し引くことにより、各動物についての1日の食物摂取量を計算する+ホッパー。各食品の2日間にわたって計測しているため、2日間の合計は、各％の脂肪含有量のために一緒に添加することができる。
- 各2日間にわたって消費される総食物からより高い脂肪食品の摂取量を分割して脂肪嗜好度を算出する。例えば、1のラットは12.5％脂肪食と2日間の17.5％ダイエットの27.5グラムを8.9グラムを食べた。そのため、個々の動物に対する嗜好スコアは76％（27.5は36.4で割る）である。
- 各飼料に対する嗜好スコア（15％、17.5％、20％、および45％脂肪）（ 図3）普通グラフ。総食物摂取量もまた有益であり、容易グラム（ 図4）としてプロットすることができる。
- 表1のエネルギー密度を用いて、総エネルギー摂取（キロカロリー）の関数として、嗜好スコア（ 図5A）および総食物摂取量（ 図5B）を発現する。
- 動物の複数のグループを使用する場合は、双方向の反復を実行するEDは、ANOVAをボンフェローニポストテストに続いて測定します。電力解析は、群当たりn = 8匹の動物は、治療群間で7％の差を検出するのに適切であることを示します。
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Representative Results
ラットは、脂肪含有量（ 表1）異なるで利用可能な食品の選択肢のプリファレンスを示すために、同時に食物ホッパー（ 図1）への物理的アクセスを有していた。ラットの食べ物は毎日秤量し、任意の食品のこぼれを簡単に発見されたとします（ 図2）を占めた。細かい食物粒子のこぼれを最小限であることが分かったと、実質的に、データには影響しません。ファット·プリファレンス·モデルを使用して、12.5％の脂肪および高脂肪食品を含む食品の間の明確な好みを観察することができた（p <ANOVA 17.5％、20％、および45％と比較して12.5％を超える0.05好みは、 ポストホックテストに続いた（）脂肪含有量（ 図3B）に依存した図3A）。このデータは、パブリケーションのデータのプレゼンテーションの選択を可能にする、食物のグラム（ 図4）またはエネルギー摂取量（ 図5）のように表すことができる。これらの短期的な給餌試験での問い合わせ動物は食物脂肪含量（ 図5B）を増加へのアクセス権を与えた場合、高脂肪食品をING、全消費エネルギーの増加は、典型的に観察される。
データの統計解析はSPSSソフトウェア20を用いて行った。 ポストホックt検定 （まだ実験群はなかったため、t検定を使用した）を用いて反復測定ANOVAは、有意な主効果、主効果の相互作用、および個々の食品に対する嗜好の違いを決定するために使用された。
図1。2食品の選択肢とのホームケージ内のラットラットは2食のホッパーへと水への物理的アクセスを持っています。食品ホッパーは、両方の食品への不断のアクセスを確保するために満たされている。
図2。食品のこぼれは非常に表示されていると説明することができる 。日々の食べ物を計量しながら、ホッパーに含まれていないすべての食品を発見し、重量を測定する。
図3：ラットを高脂肪含量の食品の嗜好増大を実証する。A）ラットは、12.5％と比較して15％、17.5％、20％、および45％の脂肪食品の有意な嗜好性を示す。 （* P <0.05、ANOVAにより事後テストが続く）。B）脂肪優先メソッドの結果脂肪Cと嗜好が変化する「用量効果」曲線に12.5％脂肪食に比べてontent。エラーバーは平均の標準誤差を表す。
図4。高脂肪食品用ラットの好みのグラムでの表現が消費食品のグラムは、実験の過程で総食物摂取の変更に関する追加情報を提供することができますように。嗜好に表明した。 （* P <0.05、ANOVAによっては事後テストが続く）。エラーバーは平均の標準誤差を表す。
図5。高脂肪食品用ラットの好みのカロリー表現。
| 脂肪 | 炭水化物 | タンパク質 | エネルギー密度 | |||||||
| ダイエット | ％のグラム | ％キロカロリー | ％のグラム | ％キロカロリー | ％のグラム | ％キロカロリー | キロカロリー/グラム | |||
| 10％の脂肪 | 4.3 | 10 | 67.3 | 70 | 19.2 | 20 | 3.85 | |||
| 12.5％の脂肪 | 5.4 | 12.5 | 65.7 | 67 | 19.5 | 20 | 3.9 | |||
| 15％の脂肪 | 6.6 | 15 | 64.2 | 65 | 19.8 | 20 | 3.95 | |||
| 17.5％の脂肪 | 7.8 | 17.5 | 62.5 | 62 | 20.1 | 20 | 4.01 | |||
| 20％脂肪 | 9 | 20 | 61 | 60 | 20.3 | 20 | 4.06 | |||
| 45％脂肪 | 24 | 45 | 41 | 35 | 24 | 20 | 4.73 | |||
表1。実験食品の多量養素内容。
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Discussion
ファット·プリファレンス·モデルは、有益で摂食行動のアッセイを行うことが容易である。このアッセイは、神経および肥満研究の重要なまだ代役エリアでの食品の好みを、根底にある分子メカニズムを識別するための機会を提供しています。遺伝的差異または薬理学的操作からの脂肪の好みの変化が選好曲線（ 図3B）で左右に移動するように可視化することができた。なお、嗜好曲線における任意のシフトを視覚化するための中間脂肪食品（15％、17.5％、および20％）を含めることが重要である。脂肪選好曲線のシフトは、様々な2ボトル選択選好テストが13,14どのように解釈されるかと同様に解釈することができます。ラットは、高脂肪食を食べに向けてバイアスを持っているように、大幅に減少した好みの高脂肪食品は、食品組成物の選択肢の可能性の薬理学的に関連する変化を示している。確かに、ニューロメジンU受容体2の発現は、最近、蜂を持っているNこのモデル15を使用した脂肪の好みを変化させることが示さ。着色された食品（ 表1）は、計量毎日の食事（ 図2）の前に任意のこぼれを決定することが容易になります。これは毎日の食物摂取量を正確に測定するのに役立ちます。この方法はまた、迅速に実行することで、食品中の脂肪の濃度を増加させながら繰り返すことができる。
食事性脂肪の好みの薬理学的および遺伝的操作のためのいくつかの特別な考慮事項があります。このアッセイは8日かかるため、薬理学的研究では、化合物の暴露は重要な検討事項である。従って、薬理学的化合物は、半減期および試験される各化合物の総用量に応じて一日一回以上投与される必要があり得る。遺伝学的研究では、このような遺伝子のウイルス性ノックダウンなどの処理は、実験のタイムラインが長くなり、安定な発現のための14日間が必要な場合があります。
食品組成物中の
このメソッドの一つの限界は、毎日計量し、洗浄を必要と食料ホッパーが多数ある。幸運なLY、これらの高い労働力や設備の期間（優先テストにつき2日間）短く、最小限のトレーニングを必要とし、必要に応じて、わずか10％の脂肪の食品へのアクセスの期間が散在することができます。
このモデルは、同様にいくつかの制限があります。まず、食品は順序効果を得ることができる脂肪含有量の増加順に提示される。しかし、この順序は、食品選択に高脂肪食の摂取の長期的影響を最小にする必要がある。ルーカスらは、純粋な又は乳化油脂のラットの消費量を示している、ラット飼料に加えて、それぞれ16、日にわたって減少または増加します。これは、困難な脂肪含量実験を減少またはラテン角型実験において45％の脂肪餌へのアクセスを以下の結果を解釈することであろう。第二の制限は、比較のためのベースラインとして12.5％脂肪食品を繰り返し使用することである。 12.5％の脂肪食品のため減少した好みは優先して明らかな増加を引き起こす高脂肪食品のため。しかし、一定のベースラインの食べ物を持っているに失敗すると、脂肪の摂取量16に影響を与え、不可能好みを比較することができた。最後に、我々の結果は、より高い脂肪のための低炭水化物としないための設定として解釈される可能性。しかし、ラットはこの解釈の妥当性を減少させる（減少していない）炭水化物含有量14,15の増加を好む。
結論として、ファット·プリファレンス·モデルは、脂肪含量が異なる2つの間のラットの食物の嗜好を決定するために用いることができる。このテストでは、遺伝的背景や薬物治療はラットの脂肪含量選好を操作できるかどうか、実験者が決定することができます。高脂肪食のためにこのプリファレンスは、優れた表面的妥当性を提供しており、ヒトでの摂食行動の翻訳関連のモデルを表します。
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Disclosures
著者らは、開示することは何もありません。
Acknowledgments
著者は、UL1TR000071（NCATS）、P30DK079638（NIDDK）、P30DA028821（NIDA）とT32DA07287（NIDA）から資金提供を承認したいと思います。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Rodent diet with 10 kcal% fat | Research Diets | D12450B | 10% fat rat food |
| Rodent diet with 12.5 kcal% fat | Research Diets | D07040501 | 12.5% fat rat food |
| Rodent diet with 15 kcal% fat | Research Diets | D07040502 | 15% fat rat food |
| Rodent diet with 17.5 kcal% fat | Research Diets | D07040503 | 17.5% fat rat food |
| Rodent diet with 20 kcal% fat | Research Diets | D07040504 | 20% fat rat food |
| Rodent diet with 45 kcal% fat | Research Diets | D12451 | 45% fat rat food |
| Rat feeders (3.75"W x 2.875"D x 5.25"H) | Labex of MA | 2528 | Food hoppers |
References
- Flegal, K. M., Carroll, M. D., Ogden, C. L., Curtin, L. R. Prevalence and trends in obesity among US adults. JAMA. 303 (3), 235-241 (1999).
- Mokdad, A. H., et al. Prevalence of obesity, diabetes, and obesity-related health risk factors. JAMA. 289 (1), 76-79 (2003).
- Abete, I., Astrup, A., Martínez, J. A., Thorsdottir, I., Zulet, M. A. Obesity and the metabolic syndrome: role of different dietary macronutrient distribution patterns and specific nutritional components on weight loss and maintenance. Nutr. Rev. 68 (4), 214-231 (2010).
- Berthoud, H. R., Münzberg, H., Richards, B. K., Morrison, C. D. Neural and metabolic regulation of macronutrient intake and selection. Proc. Nutr. Soc. 71 (3), 390-400 (2012).
- Warwick, Z. S., Schiffman, S. S. Role of dietary fat in calorie intake and weight gain. Neurosci. Biobehav. Rev. 16 (4), 585-596 (1992).
- Kendall, A., Levitsky, D. A., Strupp, B. J., Lissner, L. Weight loss on a low-fat diet: consequence of the imprecision of the control of food intake in humans. Am. J. Clin. Nutr. 53 (5), 1124-1129 (1991).
- Ackroff, K., Sclafani, A. Oral and Postoral Determinants of Dietary Fat Appetite. Fat Detection: Taste, Texture, and Post Ingestive Effects. Chapter 12. Montmayeur, J. P., leCoutre, J. , CRC Press. (2010).
- West, D. B., York, B. Dietary fat, genetic predisposition, and obesity: lessons from animal models. Am. J. Clin. Nutr. 67, 505-512 (1998).
- Sclafani, A., Ackroff, K. Role of gut nutrient sensing in stimulating appetite and conditioning food preferences. Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 302 (10), (2012).
- Velloso, L. A. The brain is the conductor: diet-induced inflammation overlapping physiological control of body mass and metabolism. Arq. Bras. Endocrinol. Metabol. 53 (2), 151-158 (2009).
- Vanzela, E. C., et al. Pregnancy restores insulin secretion from pancreatic islets in cafeteria diet-induced obese rats. Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 298 (2), (2010).
- Johnson, S. L., McPhee, L., Birch, L. L. Conditioned preferences: young children prefer flavors associated with high dietary fat. Physiol. Behav. 50 (6), 1245-1251 (1991).
- Bolanos, C. A., Barrot, M., Berton, O., Wallace-Black, D., Nestler, E. J. Methylphenidate treatment during pre- and periadolescence alters behavioral responses to emotional stimuli at adulthood. Biol. Psychiatry. 54, 1317-1329 (2003).
- Ignar, D. M., et al. Regulation of Ingestive Behaviors in the Rat by GSK1521498, a Novel {micro}-Opioid Receptor-Selective Inverse Agonist. J. Pharmacol. Exp. Ther. 339, 24-34 (2011).
- Benzon, C. R., Johnson, S. B., McCue, D. L., Li, D., Green, T. A., Hommel, J. D. Neuromedin U receptor 2 knockdown in the paraventricular nucleus modifies behavioral responses to obesogenic high-fat food and leads to increased body weight. Neuroscience. , (2013).
- Lucas, F., Ackroff, K., Sclafani, A. Dietary fat-induced hyperphagia in rats as a function of fat type and physical form. Physiol Behav. 45 (5), 937-946 (1989).
