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Enregistrement W1968559399 · doi:10.1139/h00-024

Gender Differences in Substrate Metabolism During Endurance Exercise

2000· review· en· W1968559399 sur OpenAlexaff
Mark A. Tarnopolsky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Physiology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyGlycogenRespiratory exchange ratioSkeletal muscleEndurance trainingEnzymeDehydrogenaseCitrate synthaseMetabolismTestosterone (patch)Beta oxidationLipid metabolismAerobic exerciseCarbohydrate metabolismHormone-sensitive lipaseRespiratory chainBiologyLipaseBiochemistryMedicineHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Females show a lower respiratory exchange ratio (RER) than males during submaximal endurance exercise, which translates into a proportionately lower carbohydrate and higher fat oxidation. Data from rodents show that 17-beta-estradiol may mediate these metabolic differences. 17-beta-estradiol supplementation in humans is less convincing; however, two studies found a reduction in glucose rate of appearance during exercise. No difference is found between genders in muscle glycogen content; however, lipid content in muscle is higher in females. Evidence shows that short chain OH-acyl CoA-dehydrogenase (SCHAD) maximal enzyme activity is higher in females. The rate of leucine oxidation is lower in females at rest and during endurance exercise. This is not apparently related to gender differences in branched chain-2-oxo-dehydrogenase (BCOAD) activity in skeletal muscle, which may implicate hepatic control. Important muscle proteins to examine in future research are hormone sensitive lipase, the enzymes of beta-oxidation, and fatty acid transporters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations182
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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