Regulation of Lean Mass, Bone Mass, and Exercise Tolerance by the Central Melanocortin System
Notice bibliographique
Résumé
Signaling via the type 4-melanocortin receptor (MC4R) is an important determinant of body weight in mice and humans, where loss of function mutations lead to significant obesity. Humans with mutations in the MC4R experience an increase in lean mass. However, the simultaneous accrual of fat mass in such individuals may contribute to this effect via mechanical loading. We therefore examined the relationship of fat mass and lean mass in mice lacking the type-4 melanocortin receptor (MC4RKO). We demonstrate that MC4RKO mice display increased lean body mass. Further, this is not dependent on changes in adipose mass, as MC4RKO mice possess more lean body mass than diet-induced obese (DIO) wild type mice with equivalent fat mass. To examine potential sources of the increased lean mass in MC4RKO mice, bone mass and strength were examined in MC4RKO mice. Both parameters increase with age in MC4RKO mice, which likely contributes to increases in lean body mass. We functionally characterized the increased lean mass in MC4RKO mice by examining their capacity for treadmill running. MC4R deficiency results in a decrease in exercise performance. No changes in the ratio of oxidative to glycolytic fibers were seen, however MC4RKO mice demonstrate a significantly reduced heart rate, which may underlie their impaired exercise performance. The reduced exercise capacity we report in the MC4RKO mouse has potential clinical ramifications, as efforts to control body weight in humans with melanocortin deficiency may be ineffective due to poor tolerance for physical activity.
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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 | 0,001 | 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 ».