Basal and insulin-regulated free fatty acid and glucose metabolism in humans
Notice bibliographique
Résumé
These studies were done to examine the effects of body composition, resting energy expenditure (REE), sex, and fitness on basal and insulin-regulated FFA and glucose metabolism. We performed 137 experiments in 101 nondiabetic, premenopausal women and men, ranging from low normal weight to class III obese (BMI 18.0-40.5 kg/m2). Glucose flux was measured using [6-(2)H2]glucose and FFA kinetics with [9,10-(3)H]oleate under either basal (74 experiments) or euglycemic hyperinsulinemic (1.0 mU.kg FFM(-1).min(-1)) clamp conditions (63 experiments). Consistent with our previous findings, REE and sex independently predicted basal FFA flux, whereas fat-free mass was the best predictor of basal glucose flux; in addition, percent body fat was independently and positively associated with basal glucose flux (total r2 = 0.52, P < 0.0001). Insulin-suppressed lipolysis remained significantly associated with REE (r = 0.25, P < 0.05), but percent body fat also contributed (total adjusted r2 = 0.36, P < 0.0001), whereas sex was not significantly related to insulin-suppressed FFA flux. Glucose disposal during hyperinsulinemia was independently associated with peak VO2, percent body fat, and FFA concentrations (total r2 = 0.63, P < 0.0001) but not with sex. We conclude that basal glucose production is independently related to both FFM and body fatness. In addition, hyperinsulinemia obscures the sex differences in FFA release relative to REE, but brings out the effects of fatness on lipolysis.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».