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Enregistrement W2016365877 · doi:10.1139/apnm-2012-0266

Rapid development of systemic insulin resistance with overeating is not accompanied by robust changes in skeletal muscle glucose and lipid metabolism

2012· article· en· W2016365877 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea S. Cornford, Alexander Hinko, Rachael K. Nelson, Ariel L. Barkan, Jeffrey F. Horowitz

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésOvereatingInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceInsulinNEFASkeletal muscleMedicineChemistryObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prolonged overeating and the resultant weight gain are clearly linked with the development of insulin resistance and other cardiometabolic abnormalities, but adaptations that occur after relatively short periods of overeating are not completely understood. The purpose of this study was to characterize metabolic adaptations that may accompany the development of insulin resistance after 2 weeks of overeating. Healthy, nonobese subjects (n = 9) were admitted to the hospital for 2 weeks, during which time they ate ∼4000 kcals·day(-1) (70 kcal·kg(-1) fat free mass·day(-1)). Insulin sensitivity was estimated during a meal tolerance test, and a muscle biopsy was obtained to assess muscle lipid accumulation and protein markers associated with insulin resistance, inflammation, and the regulation of lipid metabolism. Whole-body insulin sensitivity declined markedly after 2 weeks of overeating (Matsuda composite index: 8.3 ± 1.3 vs. 4.6 ± 0.7, p < 0.05). However, muscle markers of insulin resistance and inflammation (i.e., phosphorylation of IRS-1-Ser(312), Akt-Ser(473), and c-Jun N-terminal kinase) were not altered by overeating. Intramyocellular lipids tended to increase after 2 weeks of overeating (triacylglyceride: 7.6 ± 1.6 vs. 10.0 ± 1.8 nmol·mg(-1) wet weight; diacylglyceride: 104 ± 10 vs. 142 ± 23 pmol·mg(-1) wet weight) but these changes did not reach statistical significance. Overeating induced a 2-fold increase in 24-h insulin response (area under the curve (AUC); p < 0.05), with a resultant ∼35% reduction in 24-h plasma fatty acid AUC (p < 0.05). This chronic reduction in circulating fatty acids may help explain the lack of a robust increase in muscle lipid accumulation. In summary, our findings suggest alterations in skeletal muscle metabolism may not contribute meaningfully to the marked whole-body insulin resistance observed after 2 weeks of overeating.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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