Lipid metabolism, exercise and insulin action
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle constitutes 40% of body mass and takes up 80% of a glucose load. Therefore, impaired glucose removal from the circulation, such as that which occurs in obesity and type 2 diabetes, is attributable in large part to the insulin resistance in muscle. Recent research has shown that fatty acids, derived from adipose tissue, can interfere with insulin signalling in muscle. Hence, insulin-stimulated GLUT4 translocation to the cell surface is impaired, and therefore, the rate of glucose removal from the circulation into muscle is delayed. The mechanisms provoking lipid-mediated insulin resistance are not completely understood. In sedentary individuals, excess intramyocellular accumulation of triacylglycerols is only modestly associated with insulin resistance. In contrast, endurance athletes, despite accumulating large amounts of intramyocellular triacylglycerols, are highly insulin sensitive. Thus it appears that lipid metabolites, other than triacylglycerols, interfere with insulin signalling. These metabolites, however, are not expected to accumulate in athletic muscles, as endurance training increases the capacity for fatty acid oxidation by muscle. These observations, and others in severely obese individuals and type 2 diabetes patients, suggest that impaired rates of fatty acid oxidation are associated with insulin resistance. In addition, in obesity and type 2 diabetes, the rates of fatty acid transport into muscle are also increased. Thus, excess intracellular lipid metabolite accumulation, which interferes with insulin signalling, can occur as a result of impaired rates of fatty acid oxidation and/or increased rates of fatty acid transport into muscle. Accumulation of excess intramyocellular lipid can be avoided by exercise, which improves the capacity for fatty acid oxidation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».