Lean, mean, lipolytic machines: lipid mobilization in rainbow trout during graded swimming
Notice bibliographique
Résumé
The mobilization of mammalian lipid reserves is strongly stimulated during exercise to reach a maximum at moderate intensities, but the effects of swimming speed on fish lipolysis have never been quantified. Continuous infusion of 2-[3H]glycerol was used to measure Ra glycerol (=rate of appearance of glycerol or lipolytic rate) in rainbow trout kept at rest, or during graded exercise in a swim tunnel up to critical swimming speed (Ucrit). Results show that Ra glycerol is 1.67±0.18 µmol kg−1min−1 in control animals, and remains at a steady level of 1.24±0.10 µmol kg−1min−1 in exercising fish at all swimming intensities. Baseline lipolytic rate provides more than enough fatty acids from lipid reserves to accommodate all the oxidative fuel requirements for swimming at up to 2 body lengths per second (BL s−1), and more than 50% of the energy needed at Ucrit (3.4±0.1 BL s−1). Such “excess lipolysis” also means that trout sustain high rates of fatty acid reesterification. Maintaining steady lipolysis at rest and throughout graded swimming is strikingly different from mammals that stimulate Ra glycerol by 2 to 5-fold to support exercise. Instead trout act like “lipolytic machines” that do not modulate Ra glycerol even when their metabolic rate triples: a strategy that eliminates the need to increase lipolytic rate during exercise. This study also supports the notion that maintaining a high rate of reesterification (or triacylglycerol/fatty acid cycling) may be a mechanism widely used by ectotherms to achieve rapid membrane remodelling in variable environments.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».