Effects of a single bout of high-intensity interval exercise on C1q/TNF-related proteins
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval training (HIIT) is known to be an effective exercise training regimen to improve energy substrate metabolism and insulin sensitivity. However, the underlying mechanisms of improvement in insulin sensitivity due to HIIT have not yet been fully clarified. C1q/tumor necrosis factor-related protein (CTRP) 1 and CTRP9, which are adiponectin paralogs and novel adipokines, have favorable effects on energy substrate metabolism and insulin sensitivity. The purpose of this study was to investigate the effects of a single bout of HIIT on CTRP1 and CTRP9 secretions in healthy men. Eight healthy male subjects (mean ± SE: age, 23.4 ± 1.1 years; height, 172.1 ± 1.7 cm; body mass, 68.0 ± 2.0 kg; body mass index, 22.9 ± 0.5 kg/m2) participated in this study. They performed a single bout of HIIT consisted of four 30-s maximal cycling bouts with 4 min of rest between bouts using a cycle ergometer. Blood samples were collected before the exercise, at 0 (immediately after the exercise), 15, 30, and 120 min after the single bout of HIIT. Serum CTRP1, CTRP9, and high-molecular-weight (HMW) adiponectin concentrations were measured using enzyme-linked immunosolvent assay kits. CTRP1 concentration significantly increased at 120 min after the HIIT. CTRP9 concentration also significantly increased immediately after the single bout of HIIT. In contrast, there were no significant differences in HMW adiponectin concentration before and after the acute HIIT. These findings suggest that a single bout of HIIT may stimulate CTRP1 and CTRP9 secretions in healthy men.
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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 ».