Aerobic training reduces immune cell recruitment and cytokine levels in adipose tissue in obese mice
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is associated with an energy imbalance that results from excessive energy intake, low diet quality, and a sedentary lifestyle. The increased consumption of a high-refined carbohydrate (HC) diet is strongly related to higher adiposity and low-grade inflammation. Aerobic training is a well-known nonpharmacological intervention to treat obesity and metabolic disturbances. However, the mechanisms through which aerobic training ameliorates the low-grade inflammation induced by an HC diet should be further investigated. Our hypothesis herein was that aerobic training would decrease the recruitment of leukocytes in adipose tissue, thereby reducing the levels of cytokines and improving metabolism in mice fed an HC diet. Male Balb/c mice were assigned to the following groups: control diet/nontrained (C-NT), control diet/trained (C-T), high-refined carbohydrate diet/nontrained (HC-NT), and high-refined carbohydrate diet/trained (HC-T). Mice were submitted to moderate-intensity training sessions that consisted of running 60 min per day for 8 weeks. An intravital microscopy technique was performed in vivo in anesthetized mice to visualize the microvasculature of the adipose tissue. The HC diet induced obesity and increased the influx of immune cells into the adipose tissue. In contrast, HC-T mice presented a lower adiposity and adipocyte area. Furthermore, relative to HC-NT mice, HC-T mice showed increased resting energy expenditure, decreased recruitment of immune cells in the adipose tissue, reduced cytokine levels, and ameliorated hyperglycemia and fatty liver deposition. Collectively, our data enhance understanding about the anti-inflammatory effect of aerobic training and shed light on the adipose tissue-mediated mechanisms by which training promotes a healthier metabolic profile.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».