Exercise and Dairy Protein have Distinct Effects on Indices of Liver and Systemic Lipid Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to explore the individual and combined effects of skim milk powder (SMP) and exercise on indices of systemic and liver lipid metabolism in male obese rats. METHODS: Rats were fed a high-fat (~ 40% kcal from fat), high-sugar diet for 8 weeks. At 12 weeks of age, rats were assigned to one of four weight-matched, isocaloric, high-fat, high-sugar groups for 6 weeks: (1) casein-sedentary, (2) casein-exercise, (3) SMP-sedentary, and (4) SMP-exercise. Nonfat SMP or casein was the sole protein source in the dairy and control casein diets, respectively. Exercise training occurred 5 d/wk for 60 minutes on a motorized treadmill. Whole-body metabolism was assessed by a Comprehensive Lab Animal Monitoring System. Lipidomics, Western blot, and polymerase chain reaction were used to assess markers of hepatic lipid metabolism. RESULTS: Exercise, but not SMP, altered the fatty acid composition of liver triglycerides, reduced indices of lipogenesis, and increased expression of genes linked to oxidative metabolism, in conjunction with increases in whole-body fat oxidation. SMP and exercise reduced plasma triglycerides in an additive manner. CONCLUSIONS: These findings provide evidence that SMP and exercise exert distinct effects on whole-body and hepatic carbohydrate and lipid metabolism and that they could work in a synergistic manner to reduce serum triglyceride concentrations.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».