COMPARISON OF TECHNIQUES TO MEASURE MUSCLE GLYCOGEN USE
Notice bibliographique
Résumé
Most researchers use muscle biopsies to assess muscle glycogen utilisation. An alternative method involves partitioning oxidation of the various endogenous and exogenous glucose sources with a 13C glucose tracer. PURPOSE To compare measurements of muscle glycogen utilisation during exercise using biopsy and biochemical analyses with the 13C technique. METHODS Eight trained cyclists (23 ± 5 yrs, 75.4 ± 8.8 kg, 59.6 ± 4.1 ml.min-1.kg-1; peak power 345 ± 44 W; lean body mass (DEXA) 62.91 ± 8.24 kg) conducted two 75 min exercise trials at 80% VO2max and 50% VO2max. Vastus lateralis biopsies were taken before and after exercise. To prime the bicarbonate pool a small amount of 13C glucose (150 ml; 2 g, +400% d VPDB) was consumed prior to warm-up (30 min at 30% VO2max) and at 15 min. Enriched CHO drinks (150–175 ml; 2 g CHO, +400% d VPDB) were consumed every 15 min during 75 min of 80% VO2max and 50% VO2max cycling. Blood glucose and breath CO2 samples were collected for 13C enrichment analysis with mass spectrometry. Biochemical determination of muscle glycogen concentration was combined with calculated adipose tissue free leg skeletal muscle mass from DEXA (17.27 ± 3.37 kg) to derive rate of glycogen utilisation. RESULTS There was a strong correlation between the rates of total body muscle glycogen utilisation using the 13C technique and that derived from the biochemical and DEXA data (R2 = 0.75, P <0.001). Rates of glycogen utilization were similar with biochemical and 13C techniques, resp. (50% VO2max: 1.2 ± 0.4; 1.4 ± 0.3; 80% VO2max: 2.8 ± 0.9; 3.0 ± 0.7 g.min-1). CONCLUSION The 13C technique gives a valid measure of muscle glycogen utilisation.
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».