Metabolomic response to exercise training in lean and diet-induced obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Exercise training is a common therapeutic approach known to antagonize the metabolic consequences of obesity. The aims of the present study were to examine 1) whether short-term, moderate-intensity exercise training alters the basal metabolite profile and 2) if 10 days of mild exercise training can correct obesity-induced shifts in metabolic spectra. After being weaned, male C57BL/6J littermates were randomly divided into two diet groups: low fat (LF) or high fat (HF). After 12 wk of dietary manipulation, HF animals were obese and hyperglycemic compared with LF animals. Mice from each group were further divided into sedentary or exercise treatments. Exercise training consisted of wheel running exercise (2 h/day, 10 days, 5.64 m/min). After exercise training, animals were rested (36 h) and fasted (6 h) before serum collection. Samples were analyzed by high-resolution one-dimensional proton NMR. Fifty high- and medium-concentration metabolites were identified. Pattern recognition algorithms and multivariate modeling were used to identify and isolate significant metabolites changing in response to HF and exercise training. The results showed that while exercise can mitigate some of the abnormal patterns in metabolic spectra induced by HF diet feeding, they cannot negate it. In fact, when the effects of diet and exercise were compared, diet was a stronger predictor and had the larger influence on the metabolic profile. External validation of models showed that diet could be correctly classified with an accuracy of 89%, whereas exercise training could be classified 73% of the time. The results demonstrate metabolomics to effectively characterize obesity-induced perturbations in metabolism and support the concept that exercise is beneficial for this condition.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».