Exogenous lactate supply affects lactate kinetics of rainbow trout, not swimming performance
Notice bibliographique
Résumé
Intense swimming causes circulatory lactate accumulation in rainbow trout because lactate disposal (Rd) is not stimulated as strongly as lactate appearance (Ra). This mismatch suggests that maximal Rd is limited by tissue capacity to metabolize lactate. This study uses exogenous lactate to investigate what constrains maximal Rd and minimal Ra. Our goals were to determine how exogenous lactate affects: 1) Ra and Rd of lactate under baseline conditions or during graded swimming, and 2) exercise performance (critical swimming speed, Ucrit) and energetics (cost of transport, COT). Results show that exogenous lactate allows swimming trout to boost maximal Rd lactate by 40% and reach impressive rates of 56 μmol·kg(-1)·min(-1). This shows that the metabolic capacity of tissues for lactate disposal is not responsible for setting the highest Rd normally observed after intense swimming. Baseline endogenous Ra (resting in normoxic water) is not significantly reduced by exogenous lactate supply. Therefore, trout have an obligatory need to produce lactate, either as a fuel for oxidative tissues and/or from organs relying on glycolysis. Exogenous lactate does not affect Ucrit or COT, probably because it acts as a substitute for glucose and lipids rather than extra fuel. We conclude that the observed 40% increase in Rd lactate is made possible by accelerating lactate entry into oxidative tissues via monocarboxylate transporters (MCTs). This observation together with the weak expression of MCTs and the phenomenon of white muscle lactate retention show that lactate metabolism of rainbow trout is significantly constrained by transmembrane transport.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».