Notice bibliographique
Résumé
Lactate traverses the cell membranes of many tissues, including the heart and skeletal muscle via a facilitated monocarboxylate transport system that functions as a proton symport and is stereoselective for L-lactate. In the past few years, seven monocarboxylate transporters have been cloned. Monocarboxylate transporters are ubiquitously distributed among many tissues, and the transcripts of several monocarboxylate transporters are present within many of the same tissues. This complicates the identification of their metabolic function. There is also evidence that that there is some species specificity, with differences in MCT tissue distributions in hamsters, rats, and humans. MCT1 and MCT3-M/MCT4 are present in rat and human muscles, and MCT1 expression is highly correlated with the oxidative capacity of skeletal muscles and with their capacity to take up lactate from the circulation. MCT1 is also present in heart and is located on the plasma membrane (in subdomains), T-tubules, and in caveolae. With training, MCT1 is increased in rat and human muscle, and in rat hearts, resulting in an increased uptake of lactate from the buffers perfused through these tissues and an increase in lactate efflux out of purified vesicles. In humans, the training-induced increases in MCT1 are associated with an increased lactate efflux out of muscle. MCT3-M/MCT4 is not correlated with the muscles' oxidative capacities but is equally abundant in Type IIa and IIb muscles, whereas it is markedly lower in slow-twitch (Type I) muscles. Clearly, we are at the threshold of a new era in understanding the regulation of lactate movement into and out of skeletal muscle and cardiac cells.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».