The Effect of Aerobic Training on Serum Levels of Adiponectin, Hypothalamic-Pituitary-Gonadal Axis and Sperm Quality in Diabetic Rats.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The present study aims to investigate the effects of aerobic training on adiponectin, sex hormones, and sperm parameters in Streptozotocin-Nicotinamide induced diabetic rats. MATERIAL AND METHODS: In the experiment, 52 eight-week-old Sprague Dawley rats (200-250 g) were randomly assigned into three groups: healthy control, diabetic control, and diabetic aerobic training. Diabetes was induced by intraperitoneal injection of nicotinamide solution and STZ solution. The aerobic training protocol was performed for ten weeks. Finally, blood serum was used to assess FSH, LH, testosterone and adiponectin levels. Data were analyzed using ANOVA and Tukey's post hoc test using SPSS-22 software at 0.05 level of significance. RESULTS: Results showed an increase in serum adiponectin levels in aerobic training group, which let to a significant difference between aerobic training group and diabetic control group (3.8±1.1 ?vs 1.6±0.6, P = .42). In addition, aerobic training caused significant increases in serum testosterone level and LH in diabetic aerobic training group, so that significant differences were observed between serum testosterone (5.7±2.3 vs 6.6±1.8, P = .117), LH (4.7±1 vs 5.6±2.8, P = .746) and FSH (5.9±5 vs 4.4±1, P = .596) of diabetic aerobic training group and healthy control group. Sperm parameters in the diabetic aerobic training group including sperm count (26±13.2 vs 11.7±5.7, P = .03, motility (40±6.5%vs 32.5±1.1%, P = .41) and viability (41.7±7.2% vs 29.78±16.2%, P = .000) presented significant differences compared to diabetic control group. CONCLUSION: Short term aerobic training can improve serum adiponectin levels and sperm parameters, including sperm count and sperm motility through increasing serum testosterone, LH and FSH levels in type 2 diabetic rats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».