Minimally Invasive Sampling of Transdermal Body Fluid for the Purpose of Measuring Insulin-Like Growth Factor-I During Exercise Training
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor-I (IGF-I) is a ubiquitous hormone that is secreted in both an endocrine and an autocrine/paracrine manner. IGF-I has conventionally been measured in serum; however, transdermal body fluid (TDF) remains as an unexplored biocompartment in which IGF-I also resides and may be more biologically relevant because of its proximity to tissues and cells. The purpose of this study was to compare IGF-I in serum versus IGF-I in TDF before and after 8 weeks of physical training. Twenty-eight healthy men (28 +/- 5 years old, 176 +/- 8 cm tall, weighing 83 +/- 11 kg) had TDF obtained by a novel, minimally invasive method that included the application of continuous vacuum pressure on forearm skin perforated with tiny micropores created by a focused beam from a laser system and also had blood obtained by venipuncture. An enzyme-linked immunosorbent assay measured total IGF-I concentrations. A repeated-measures analysis of variance (biocompartment x time) and Pearson Product Moment Correlation coefficients (P < or = 0.05) were used for statistical analyses. Data are presented as mean +/- SE. Total TDF IGF-I was significantly lower than serum IGF-I both before (TDF, 91 +/- 6 ng/mL; serum, 375 +/- 17 ng/mL) and after (TDF, 83 +/- 5 ng/mL; serum, 363 +/- 19 ng/mL) the exercise training. Serum and TDF IGF-I values were not significantly different pre- to post-training. Serum and TDF IGF-I levels were significantly correlated pre-training (r = 0.41), but not post-training (r = 0.34). The percent change between serum and TDF was not correlated (r = 0.09). This study has demonstrated that total IGF-I can be sampled and measured in TDF via a minimally invasive manner and is appreciably (approximately 76%) less than total IGF-I measured in serum. Additionally, the IGF-I measurements in these two biocompartments were not closely associated, possibly indicating an uncoupled, rather than a linked, regulation of IGF-I among the body's biocompartments.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».