Effect of cold exposure on fuel utilization in humans: plasma glucose, muscle glycogen, and lipids
Notice bibliographique
Résumé
The relative roles of circulatory glucose, muscle glycogen, and lipids in shivering thermogenesis are unclear. Using a combination of indirect calorimetry and stable isotope methodology ([U-13C]glucose ingestion), we have quantified the oxidation rates of these substrates in men acutely exposed to cold for 2 h (liquid conditioned suit perfused with 10 degrees C water). Cold exposure stimulated heat production by 2.6-fold and increased the oxidation of plasma glucose from 39.4 +/- 2.4 to 93.9 +/- 5.5 mg/min (+138%), of muscle glycogen from 126.6 +/- 7.8 to 264.2 +/- 36.9 mg glucosyl units/min (+109%), and of lipids from 46.9 +/- 3.2 to 176.5 +/- 17.3 mg/min (+376%). Despite the observed increase in plasma glucose oxidation, this fuel only supplied 10% of the energy for heat generation. The major source of carbohydrate was muscle glycogen (75% of all glucose oxidized), and lipids produced as much heat as all other fuels combined. During prolonged, low-intensity shivering, we conclude that total heat production is unequally shared among lipids (50%), muscle glycogen (30%), plasma glucose (10%), and proteins (10%). Therefore, future research should focus on lipids and muscle glycogen that provide most of the energy for heat production.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».