Exercise training prevents the perivascular adipose tissue-induced aortic dysfunction with metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to determine the effects of exercise training on improving the thoracic perivascular adipose tissue (tPVAT) phenotype (inflammation, oxidative stress, and proteasome function) in metabolic syndrome and its subsequent actions on aortic function. METHODS: Lean and obese (model of metabolic syndrome) Zucker rats (n=8/group) underwent 8-weeks of control conditions or treadmill exercise (70% of max speed, 1 h/day, 5 days/week). At the end of the intervention, the tPVAT was removed and conditioned media was made. The cleaned aorta was attached to a force transducer to assess endothelium-dependent and independent dilation in the presence or absence of tPVAT-conditioned media. tPVAT gene expression, inflammatory /oxidative phenotype, and proteasome function were assessed. RESULTS: NO in tPVAT; (3) a reduction in tPVAT oxidant production; and (4) an improved tPVAT proteasome function. Regarding aortic function, endothelium-dependent dilation was greater in exercised lean and obese groups vs. controls (p < 0.05). Lean control tPVAT improved aortic relaxation, whereas obese control tPVAT decreased aortic relaxation. In contrast, the obese Ex-tPVAT increased aortic dilation, whereas the lean Ex-tPVAT did not affect aortic dilation. CONCLUSION: Overall, exercise had the most dramatic impact on the obese tPVAT reflecting a change towards an environment with less oxidant load, less inflammation and improved proteasome function. Such beneficial changes to the tPVAT micro-environment with exercise likely played a significant role in mediating the improvement in aortic function in metabolic syndrome following 8 weeks of exercise.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».