Effects of long-term exposures to low iron and branched-chain amino acid containing diets on aging skeletal muscle of Fisher 344 × Brown Norway rats
Notice bibliographique
Résumé
Aging skeletal muscle displays an altered iron status that may promote oxidative stress and sarcopenia. A diet containing low iron (LI) could reduce muscle iron status and attenuate age-related muscle atrophy. Supplemental branched-chain amino acids (BCAA) may also alleviate sarcopenia by promoting muscle protein synthesis and iron status improvement. This study examined individual and combined effects of LI and BCAA diets on anabolic signaling and iron status in skeletal muscle of aging rats. Twenty-nine-month-old male Fisher 344 × Brown Norway rats consumed the following control-base diets: control + regular iron (35 mg iron/kg) (CR; n = 11); control + LI (∼6 mg iron/kg) (CL; n = 11); 2×BCAA + regular iron (BR; n = 10); and 2×BCAA + LI (BL; n = 12) for 12 weeks. Although LI and/or 2×BCAA did not affect plantaris muscle mass, 2×BCAA groups showed lower muscle iron content than did CR and CL groups (P < 0.05). p70 ribosomal protein S6 kinase phosphorylation was greater in 2×BCAA and LI animals compared with CR animals (P < 0.05). Interactions between IRON and BCAA were observed for proteins indicative of mitochondrial biogenesis (peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1 alpha) and oxidative capacity (cytochrome c oxidase subunit 2 and citrate synthase) (P < 0.05) wherein the combined diet (BL) negated potential benefits of individual diets. Antioxidant capacity, superoxide dismutase activity, and oxidative injury (3-nitrotyrosine, protein carbonyls, and 4-hydroxynonenal) were similar between groups. In conclusion, 12 weeks of LI and 2×BCAA diets showed significant impacts on increasing anabolic signaling as well as ameliorating iron status; however, these interventions did not affect muscle mass.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».