High intensity interval training improves liver and adipose tissue insulin sensitivity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Endurance exercise training reduces insulin resistance, adipose tissue inflammation and non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), an effect often associated with modest weight loss. Recent studies have indicated that high-intensity interval training (HIIT) lowers blood glucose in individuals with type 2 diabetes independently of weight loss; however, the organs affected and mechanisms mediating the glucose lowering effects are not known. Intense exercise increases phosphorylation and inhibition of acetyl-CoA carboxylase (ACC) by AMP-activated protein kinase (AMPK) in muscle, adipose tissue and liver. AMPK and ACC are key enzymes regulating fatty acid metabolism, liver fat content, adipose tissue inflammation and insulin sensitivity but the importance of this pathway in regulating insulin sensitivity with HIIT is unknown. METHODS: In the current study, the effects of 6 weeks of HIIT were examined using obese mice with serine-alanine knock-in mutations on the AMPK phosphorylation sites of ACC1 and ACC2 (AccDKI) or wild-type (WT) controls. RESULTS: HIIT lowered blood glucose and increased exercise capacity, food intake, basal activity levels, carbohydrate oxidation and liver and adipose tissue insulin sensitivity in HFD-fed WT and AccDKI mice. These changes occurred independently of weight loss or reductions in adiposity, inflammation and liver lipid content. CONCLUSIONS: These data indicate that HIIT lowers blood glucose levels by improving adipose and liver insulin sensitivity independently of changes in adiposity, adipose tissue inflammation, liver lipid content or AMPK phosphorylation of ACC.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle