Effect of short-term exercise training on intramyocellular lipid content
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the influence of exercise training on intramyocellular lipid (IMCL) content and test the hypothesis that the effect of endurance-oriented exercise training on IMCL is dependent on characteristics of the population studied. Lean (N = 11, body mass index (BMI) = 22.2 ± 0.7 kg·m⁻²), obese (N = 14, BMI = 38.8 ± 1.7 kg·m⁻²), and type 2 diabetic (N = 9, BMI = 35.5 ± 2.5 kg·m⁻²) participants were examined before and after 10 consecutive days of endurance-oriented (60 min·day⁻¹ at ~70% [Formula: see text]O(2peak)) exercise training. IMCL and muscle glycogen were measured by Oil-Red-O and periodic acid - Schiff staining, respectively. The results indicated that IMCL was elevated (p < 0.05) in the obese and diabetic groups compared with the lean subjects prior to training. After training, IMCL content decreased (-35%) in the participants with type 2 diabetes; there were no changes in IMCL in the lean or obese groups. Muscle glycogen content was lower in the diabetic subjects than in the lean subjects both before and after training. These data indicate that changes in IMCL with exercise training do not exhibit a universal response but rather depend on the metabolic status of the population studied.
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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 | 0,000 |
| 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 ».