Fast‐to‐slow shift of muscle fiber‐type composition by dietary apple polyphenols in rats: Impact of the low‐dose supplementation
Notice bibliographique
Résumé
Our previous studies demonstrated that an 8-week intake of 5% (w/w) apple polyphenol (APP) in the diet improves muscle endurance of young-adult rats. In order to identify a lower limit of the dietary contribution of APP to the effect, the experiments were designed for lower-dose supplementation (8-week feeding of 0.5% APP in AIN-93G diet) to 12-week-old male Sprague-Dawley rats. Results clearly showed that the 0.5% APP diet significantly up-regulates slower myosin-heavy-chain (MyHC) isoform ratios (IIx and IIa relative to total MyHC) and myoglobin expression in lower hind-limb muscles examined (P < 0.05). There was a trend to increased fatigue resistance detected from measurements of relative isometric plantar-flexion force torque generated by a stimulus train delivered to the tibial nerve (F(98, 1372) = 1.246, P = 0.0574). Importantly, there was no significant difference in the animal body-phenotypes or locomotor activity shown as total moving distance in light and dark periods. Therefore, the present study encourages the notion that even low APP-intake may increase the proportions of fatigue-resistant myofibers, and has promise as a strategy for modifying performance in human sports and improving function in age-related muscle atrophy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».