Endurance training attenuates loss of bone strength in the polymerase gamma mutator mouse model of aging
Notice bibliographique
Résumé
A causal role for mtDNA mutagenesis in aging‐associated bone loss is supported by recent studies demonstrating that the polymerase gamma (PolG) mutator mouse, harbouring a proofreading‐deficient copy of PolG, exhibits a significant reduction in whole‐body bone mineral content and density. Physiological aging is accompanied by kyphosis, osteoporosis and an increased incidence of fractures. Anecdotal evidence from human and rodent studies suggests that endurance training prevents loss of bone mineral density, mobility and posture, and is recommended to reduce the likelihood of falling and associated morbidity and mortality. We investigated whether endurance training can prevent bone strength decrements in PolG mice. At 3 months of age, 24 PolG mice (♀ = ♂) were randomly assigned to a sedentary (SED) or forced‐endurance training (END; 15m/min for 45 min, 3x/week for 5 months) group. PolG‐SED mice exhibited a marked decrease in maximal load (33%), maximal energy (39%) and stress (33%) vs. wild‐type (WT) controls (P<0.01) with a trend toward decreased stiffness (19%) in the femur (P<0.07) and bone area (9%) at the mid‐diaphysis (P<0.08). PolG‐END showed an improvement in all structural parameters (P<0.01) returning to WT levels. We found no differences in femur length, periosteal and endosteal area at the mid‐diaphysis. Five months of endurance training rescued the loss of femur strength in PolG mice. (Funded by CIHR)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».