The effects of exercise training versus intensive insulin treatment on skeletal muscle fibre content in type 1 diabetes mellitus rodents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive-insulin treatment (IIT) strategy for patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM) has been associated with sedentary behaviour and the development of insulin resistance. Exercising patients with T1DM often utilize a conventional insulin treatment (CIT) strategy leading to increased insulin sensitivity through improved intramyocellular lipid (IMCL) content. It is unclear how these exercise-related metabolic adaptations in response to exercise training relate to individual fibre-type transitions, and whether these alterations are evident between different insulin strategies (CIT vs. IIT). PURPOSE: This study examined glycogen and fat content in skeletal muscle fibres of diabetic rats following exercise-training. METHODS: Male Sprague-Dawley rats were divided into four groups: Control-Sedentary, CIT- and IIT-treated diabetic sedentary, and CIT-exercised trained (aerobic/resistance; DARE). After 12 weeks, muscle-fibre lipids and glycogen were compared through immunohistochemical analysis. RESULTS: The primary findings were that both IIT and DARE led to significant increases in type I fibres when compared to CIT, while DARE led to significantly increased lipid content in type I fibres compared to IIT. CONCLUSIONS: These findings indicate that alterations in lipid content with insulin treatment and DARE are primarily evident in type I fibres, suggesting that muscle lipotoxicity in type 1 diabetes is muscle fibre-type dependant.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».