Plasma Ghrelin Concentration and Energy Balance: Overfeeding and Negative Energy Balance Studies in Twins
Notice bibliographique
Résumé
Central (intracerebral ventral) and peripheral (subcutaneous and intraperitoneal) administration of ghrelin causes obesity in rodents by increasing food intake and decreasing fat oxidation. Recent studies in humans have shown that plasma ghrelin concentration was inversely related to body fat and was lower in Pima Indians, a population susceptible to obesity. Whether ghrelin plays a role in the etiology of obesity in humans is unknown. We, therefore, measured plasma ghrelin concentration before and after two interventions in monozygotic twins previously studied at Laval University, Quebec City. Twelve pairs of monozygotic twins were overfed by 84,000 kcal over a 100-day period, whereas another seven pairs of monozygotic twins were submitted to a 53,000 kcal negative energy balance induced by exercise over a 93-day period. At baseline, for all the subjects, plasma ghrelin concentration was negatively correlated with body mass and body fatness (r varying from 0.36 to 0.45). The intraclass coefficient for the twin resemblance (r(I) = 0.75; p = 0.006) indicated that plasma ghrelin concentration is a familial trait. In response to the 100-day intervention, plasma ghrelin exhibited a non-significant decrease of 61 +/- 30 fmol/l (p = 0.18) with overfeeding and a non-significant increase of 58 +/- 34 fmol/l (p = 0.17) with negative energy balance. However, there was no relationship between baseline plasma ghrelin concentration and the magnitude of body weight change in both interventions. These first experimental data under "clamped energy balance conditions" do not provide evidence that plasma ghrelin is involved in the etiology of human obesity. However, studies in free-living individuals are needed to clarify this question.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».