Lactate kinetics of rainbow trout during graded exercise: Do catheters affect the cost of transport?
Notice bibliographique
Résumé
Changes in lactate kinetics as a function of exercise intensity have never been measured in an ectotherm. Continuous infusion of a tracer is necessary to quantify rates of lactate appearance (Ra) and disposal (Rd), but it requires double catheterization, which could interfere with swimming. Using rainbow trout, our goals were to: (1) determine the potential effects of catheters and blood sampling on metabolic rate (O2), total cost of transport (TCOT), net cost of transport (NCOT) and critical swimming speed (Ucrit), and (2) monitor changes in lactate fluxes during prolonged, steady-state swimming or graded swimming from rest to Ucrit. This athletic species maintains high baseline lactate fluxes of 24 μmol kg(-1) min(-1) that are only increased at intensities >2.4 body lengths (BL) s(-1) or 85% Ucrit. As the fish reaches Ucrit, Ra is more strongly stimulated (+67% to 40.4 μmol kg(-1) min(-1)) than Rd (+41% to 34.7 μmol kg(-1) min(-1)), causing a fourfold increase in blood lactate concentration. Without this stimulation of Rd during intense swimming, lactate accumulation would double. By contrast, steady-state exercise at 1.7 BL s(-1) increases lactate fluxes to ~30 μmol kg(-1) min(-1), with a trivial mismatch between Ra and Rd that only affects blood concentration minimally. Results also show that the catheterizations and blood sampling needed to measure metabolite kinetics in exercising fish have no significant impact on O2 or TCOT. However, these experimental procedures affect locomotion energetics by increasing NCOT at high speeds and by decreasing Ucrit.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».