Evaluation of intramyocellular lipid breakdown during exercise by biochemical assay, NMR spectroscopy, and Oil Red O staining
Notice bibliographique
Résumé
The study compared the net decline of intramyocellular lipids (IMCL) during exercise (n = 18) measured by biochemical assay (BIO) and Oil Red O (ORO) staining on biopsy samples from vastus lateralis muscle and by (1)H-MR spectroscopy (MRS) sampled in an 11 x 11 x 18-mm(3) voxel in the same muscle. IMCL was measured before and after a 2-h cycling bout ( approximately 75% V(.)(O(2) peak)). ORO and MRS measurements showed substantial IMCL use during exercise of 31 +/- 12 and 47 +/- 6% of preexercise IMCL content. In contrast, use of BIO for IMCL determination did not reveal an exercise-induced breakdown of IMCL (2 +/- 9%, P = 0.29) in young healthy males. Correlations between different measures of exercise-induced IMCL degradation were low. Coefficients were 0.48 for MRS vs. ORO (P = 0.07) and were even lower for BIO vs. MRS (r = 0.38, P = 0.13) or ORO (r = 0.08, P = 0.78). This study demonstrates that different methods to measure IMCL in human muscles can result in different conclusions with regard to exercise-induced IMCL changes. MRS has the advantage that it is noninvasive, however, not fiber type specific and hampered by an at least 30-min delay in measurements after exercise completion and may overestimate IMCL use. BIO is the only quantitative method but is subject to variation when biopsies have different fiber type composition. However, BIO yields lower IMCL breakdown compared with ORO and MRS. ORO has the major advantage that it is fiber type specific, and it therefore provides information that is not available with the other methods.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».