An Ultra-High Field Magnetic Resonance Spectroscopy Study of Post Exercise Lactate, Glutamate and Glutamine Change in the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
During strenuous exercise there is a progressive increase in lactate uptake and metabolism into the brain as workload and plasma lactate levels increase. Although it is now widely accepted that the brain can metabolize lactate, few studies have directly measured brain lactate following vigorous exercise. Here, we used ultra-high field magnetic resonance spectroscopy of the brain to obtain static measures of brain lactate, as well as brain glutamate and glutamine after vigorous exercise. The aims of our experiment were to (a) track the changes in brain lactate following recovery from exercise, and (b) to simultaneously measure the signals from brain glutamate and glutamine. The results of our experiment showed that vigorous exercise resulted in a significant increase in brain lactate. Furthermore, both glutamate and glutamine were successfully resolved, and as expected, although contrary to some previous reports, we did not observe any significant change in either amino acid after exercise. We did however observe a negative correlation between glutamate and a measure of fitness. These results support the hypothesis that peripherally derived lactate is taken up by the brain when available. Our data additionally highlight the potential of ultra-high field MRS as a non-invasive way of measuring multiple brain metabolite changes with exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».