Effect of 8 Weeks of Low-Intensity Continuous Training on Plasma Adipolin, Insulin Resistance, and Weight of Fatty Fat-Filled Rats
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:The purpose of the present study was to investigate 8weeks of low intensity continuous training (LICT) on plasma adipolin, insulin resistance, and high fat obese male rat's weight. Materials and methods:In this study, 14 male Wistar rats who ate 8weeks of high-fat diet were selected.Six rats were selected as control group for obesity and eight for the control group.Continuing training group, 5 sessions per week and for 8weeks, went on to work on the tape.24hours after the end of the training session, a blood sample was taken and the levels of adipolin, insulin and plasma glucose were measured.The weight of the rats was also measured every week.For statistical analysis of the findings, independent t-test was used by SPSS-20 software.A significant level of 0.05 was considered.Results: Data analysis indicated that plasma levels of adipolin in the training group were significantly higher than the control group (p=0.000).Insulin resistance index decreased significantly in exercise group compared to control group (p=0.02).The weight of rats in the training group was significantly lower than the control group (p=0.001). Conclusion:The results indicated a significant increase in plasma adipolin levels in the continuous training group compared with the control group and possibly with this increased inflammatory activity of the macrophages in the adipose cells and the fat content of the body followed by obesity would be moderated.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».