Conditioning Increases the Gain of Contraction-Induced Sarcolemmal Substrate Transport in Ultra-Endurance Racing Sled Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Endurance exercise relies on transsarcolemmal flux of substrates in order to avoid depletion of intramuscular reserves. Previous studies of endurance trained sled dogs have shown a remarkable capacity of these dogs to adapt rapidly to endurance exercise by decreasing the utilization of intramuscular reserves. The current study tested the hypothesis that the dogs' glycogen-sparing phenotype is due to increased sarcolemmal transport of glucose and fatty acids. Basal and exercise-induced transport of glucose and fatty acids into sarcolemmal vesicles was evaluated in racing sled dogs prior to and after 7 months of exercise conditioning. Sarcolemmal substrate transport capacity was measured using sarcolemmal vesicles and radiolabelled substrates, and transporter abundance was measured using Western blot quantification in whole muscle homogenates and the sarcolemmal vesicle preparations. Conditioning resulted in increased basal and exercise-induced transport of both glucose and palmitate. Neither acute exercise nor conditioning resulted in changes in muscle content of GLUT4 or FAT/CD36, but conditioning did result in decreased abundance of both transporters in the sarcolemmal vesicles used for the basal transport assays, and this decrease was further amplified in the vesicles used for the exercise-induced transport assays. These results demonstrate conditioning-induced increases in sarcolemmal transport of oxidizable substrates, as well as increased gain of exercise-induced sarcolemmal transport of these substrates. These results further indicate that increased sarcolemmal transport of oxidizable substrates may be due to either an increased intrinsic capacity of the existing transporters or to a different population of transporters from those investigated.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».