Treadmill Running Induces a Detrimental Metabolic Adaptation in the Diabetic Mouse
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regular exercise is generally recommended for the treatment of type 2 diabetes. Exercise reduces body weight, increases insulin sensitivity, and improves glycemic control. The present study was designed to determine the impact of voluntary wheel and forced treadmill running on the metabolic state in the db/db mouse, a model of type 2 diabetes. Our hypothesis is that exercise training improves the metabolic status such that a reduction in body weight, blood glucose and insulin are observed, resulting in improved insulin sensitivity. Methods: Male diabetic db/db mice were assigned to sedentary (DS), voluntary wheel running (DV), and treadmill running (DT) running groups for 12 weeks. Nondiabetic heterozygote littermates served as control (CN). Results: After 12 weeks of training, DV and DT mice ran a total of 4.24 ± 0.18 km and 11.8 km, respectively. Data are expressed as mean ± SEM for 10-12 mice in each group. * P < 0.05 vs CN, † P < 0.05 vs DS *** Table in Full Text PDF. *** Conclusions: Voluntary exercise training is beneficial in reducing body weight and blood glucose in the db/db mouse, but this effect is minor. Forced treadmill running, however, did not improve body weight, blood glucose and the hyperinsulinemic state remained. These results suggest that forced treadmill exercise training may actually worsen the metabolic state in this model of diabetes.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».