Combined insulin treatment and intense exercise training improved basal cardiac function and Ca<sup>2+</sup>-cycling proteins expression in type 1 diabetic rats
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of 8 weeks of intense exercise training combined with insulin treatment on the Ca(2+)-cycling protein complex expression and their functional consequences on cardiac function in type 1 diabetic rat hearts. Diabetic Wistar rats were randomly assigned into the following groups: received no treatment, insulin-treated diabetic, trained diabetic, and trained insulin-treated diabetic. A control group was also included. Insulin treatment and (or) treadmill intense exercise training were conducted over 8 weeks. Basal cardiac function was evaluated by Langendorff technique. Cardiac expression of the main Ca(2+)-cycling proteins (RyR2, FKBP 12.6, SERCA2, PLB, NCX1) was assessed by Western blot. Diabetes altered basal cardiac function (±dP/dt) and decrease the expression of the main Ca(2+)-cycling proteins expression: RyR2, SERCA2, and NCX1 (p < 0.05). Whereas combined treatment was not able to normalize -dP/dt, it succeeded to normalize +dP/dt of diabetic rats (p < 0.05). Moreover, both insulin and intense exercise training, applied solely, increased the expression of the Ca(2+)-cycling proteins: RyR2, SERCA2, PLB. and NCX1 (p < 0.05). But this effect was higher when the 2 treatments were combined. These data are the first to show that combined insulin treatment and intense exercise training during diabetes synergistically act on the expression of the main Ca(2+)-cycling proteins, providing insights into mechanisms by which the dual treatment during diabetes improves cardiac function.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».