Serum metabolomics of Alaskan sled dogs during endurance racing
Notice bibliographique
Résumé
Long distance racing sled dogs are fed diets high in fat since lipid metabolism has long been thought to be the major substrate utilised during endurance racing. However, recent studies suggests that sled dogs are equally, if not more, dependent on carbohydrate metabolism. Considering the metabolic disparity regarding the energetics of endurance exercise, our study aimed to explore the serum metabolomic profiles of sled dogs running a 1,609 km (1000 mile) race. We hypothesised that there would be amino acid depletion due to gluconeogenesis and alteration in the citric acid cycle (CAC) based on the limited carbohydrate diet they consume. Serum was obtained from 6 Alaskan sled dogs approximately 24 h prior to the race (Whitehorse), at the midrace checkpoint (Dawson City), and again at the finish (Fairbanks). Serum was analysed using liquid chromatography-mass spectrometry for over 200 metabolites involved in amino acid, lipid, and carbohydrate metabolism with MetaboAnalyst Software 3.0. Major metabolic changes observed were decreased free fatty acids and enhanced acyl-carnitine derivatives during the race compared to baseline. Serum depletion of nearly all amino acids except for branched chain amino acids and phenylalanine was observed suggesting extensive protein catabolism. Many of the CAC intermediates were variable with increases in abnormal end glycation products. These results highlight that sled dogs display general amino acid depletion for pyruvate, acetyl CoA and CAC pathway intermediates with increased carnitine bound lipid metabolites, suggesting rate limiting beta-oxidation during endurance exercise, particularly at mid race. Further metabolomic studies to assess the influence of exercise and nutritional regimens are warranted to better understand substrate utilisation in working dogs.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».