A comparative study on the effects of high-fat diet and endurance training on the PGC-1α-FNDC5/irisin pathway in obese and nonobese male C57BL/6 mice
Notice bibliographique
Résumé
The present study was performed to clarify how a combined exercise/diet treatment could affect the expression level of the muscle fibronectin type III domain containing 5 (Fndc5) with respect to body fat mass. Male C57BL/6 mice were divided into 2 groups including low-fat (LF) and high-fat (HF) diets for 12 weeks. Then, LF fed (nonobese) and HF fed mice (obese) were divided into the following 4 groups: HF-Exercise, HF-Sedentary, LF-Exercise, and LF-Sedentary. The exercise group exercised on a motor-driven treadmill for 45 min/day, 5 days/week for 8 weeks. Mice were sacrificed 24 h after the final exercise session. Gastrocnemius muscle and the visceral adipose tissue were excised and frozen for the assessment of proliferator-activated receptor gamma coactivator 1 alpha (Pgc-1α) and Fndc5 messenger RNA (mRNA) and protein levels. Data indicated that protein level of muscle PGC-1α was decreased in HF versus LF groups and in obese versus nonobese mice. Moreover, Fndc5 mRNA levels were increased in the muscle tissue of HF versus LF groups and in obese versus nonobese mice. Also, in the gastrocnemius skeletal muscle, protein levels of FNDC5 were significantly higher in the HF fed mice, as compared with their low-fat fed counterparts, similar to what was observed for exercised versus sedentary mice. Overall, we found that the HF diet increased Fndc5 transcript levels in the skeletal muscle, but exercise had a minimal effect on the transcript level of Fndc5, whereas endurance training increased the protein content of FNDC5 in the skeletal muscle.
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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 | 0,001 | 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 ».