165-OR: High- and Moderate-Intensity Exercise Training Increased Skeletal Muscle Acylcarnitine and Phospholipid Abundance in Obese Adults
Notice bibliographique
Résumé
The primary aim of this study was to determine the impact of high-intensity interval training [HIIT] and moderate-intensity continuous training [MICT] on skeletal muscle lipidomic profile in obese adults. 17 obese adults (BMI = 34±3 kg·m-2; age = 31±6 years) completed 12 weeks of either HIIT (10 x 1 min @ 90%HRmax + 1 min recovery between intervals; n=8) or MICT (45 min steady-state exercise at 70% HRmax; n=9). Subjects exercised 4d/week and body weight was strictly maintained to assess the direct effects of exercise, independent of changes in body weight or fat mass. Skeletal muscle samples were collected from the vastus lateralis after an overnight fast both before training and 4 days after the last exercise session (to wash out the acute effects of exercise). Using shotgun lipidomics (LC MS/MS) we detected 734 lipid species from 26 different classes. Neither MICT nor HIIT significantly altered abundance of the primary muscle acylglycerides (tri- and di-acylglyceride) or ceramide abundance. Muscle acylcarnitine abundance increased after both MICT and HIIT (main effect, P = 0.04), specifically polyunsaturated acylcarnitines (P = 0.03). We also found phosphatidylcholine (PC) increased after training in both groups (main effect, P = 0.03), while the increase in phosphatidylethanolamine (PE) was greater after HIIT compared with MICT (P = 0.01). When normalized to cardiolipin (which is found almost exclusively in the inner mitochondrial membrane), the increased abundances of PC and PE were no longer apparent. Therefore, the training-induced increase in these phospholipids may largely reflect increased mitochondrial biosynthesis with training. In contrast, the observed increase in polyunsaturated acylcarnitines may represent an important adaptive response in the coordination of fatty acid metabolism in skeletal muscle after training. Overall, changes in muscle lipid profile were surprisingly similar in HIIT and MICT. Disclosure M.W. Schleh: None. B.J. Ryan: None. A. Ludzki: None. J.B. Gillen: None. J.F. Horowitz: None. Funding National Institutes of Health (R01DK077966, P30DK089503, F32DK117522, U24DK097153, UL1TR002240); Canadian Institutes of Health Research (DFS146190)
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».