Acute Exercise Improves Indices Of High Fat Diet-Induced Brain Inflammation And Neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Obesity and type 2 diabetes are significant risk factors in the development of neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease (AD). A variety of cellular mechanisms, such as altered AKT, AMPK, and increased inflammatory signaling contribute to neurodegeneration. Exercise has beneficial effects on cognition and can improve markers of neurodegeneration but the underlying mechanisms remain largely unknown. PURPOSE: To determine the effects of a single bout of exercise on markers of neurodegeneration and inflammation in brains from mice fed a high fat diet. METHODS: Male C57BL/6 mice were fed a low (LFD, 10% kcals from lard) or a high fat diet (HFD, 60% kcals from lard) for 7 weeks. HFD mice then underwent an acute bout of exercise (treadmill running: 15 m/min, 5% incline, 120 min) followed by a recovery period of 2. Results: The HFD resulted in increased body mass (LFD 30.0±0.81 vs HFD 43.1±1.18 g; p<0.05) and glucose intolerance (AUC LFD 958.7±45.6 vs HFD 1806±119.4; p<0.05). This was accompanied by an ∼2 fold increase in the activation of AKT, ERK, and GSK in the cerebral cortex (p<0.05). Following exercise, AKT, ERK, and GSK phosphorylation were decreased to a level similar to that of the LFD mice (p<0.05). Further, AMPK phosphorylation was reduced 2 hours post-exercise, indicative of a decline in cellular stress (HFD 1.5±0.29 vs 2h 0.4±0.06 A.U.; p<0.05). Together this was accompanied by a decrease in beta-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1 (BACE) content post-exercise (HFD 1.2±0.1 vs 2h 0.78±0.05; p<0.05). There were no apparent effects of HFD or exercise on gliosis, assessed as total protein content of GFAP or IBa1. CONCLUSION: Findings from this study provide evidence to suggest that a single, acute bout of exercise may have beneficial neuro-protective effects in obesity. These protective effects may be mediated through reduced AKT, ERK, GSK, and AMPK signaling in the cortex. Supported by Alzheimer Society Canada.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».