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Enregistrement W3167810339 · doi:10.2337/db19-731-p

731-P: Exercise Training Does Not Alter Resting Fatty Acid Mobilization from Adipose Tissue

2019· article· en· W3167810339 sur OpenAlexaboutno aff
Michael W. Schleh, Benjamin J. Ryan, Jenna B. Gillen, Pallavi Varshney, KATIE FOUG, Alison C. Ludzki, Jeffrey F. Horowitz

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdipose tissueInternal medicineEndocrinologyInsulin resistanceInterval trainingHigh-intensity interval trainingAerobic exerciseObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive fatty acid (FA) mobilization from subcutaneous adipose tissue into systemic circulation underlies many metabolic health complications associated with obesity, such as insulin resistance. Exercise is often used to help treat and/or prevent insulin resistance, but the direct effects of exercise training (without weight loss) on systemic FA mobilization are unclear. The aim of this study was to determine the effect of both high-intensity interval training (HIIT) and moderate-intensity continuous training (MICT) on FA rate of appearance (FA Ra) into systemic circulation and factors regulating FA mobilization from subcutaneous adipose tissue. 18 obese adults (33±3 kg•m-2) were randomized to 12 weeks (4 d/week) of either HIIT (10 x 1 min at 90% HRmax with 1 min recovery; n=8) or MICT (45 min at 70% HRmax; n=10), and were required to maintain bodyweight throughout. Resting FA Ra (13C palmitate dilution) and abdominal subcutaneous adipose tissue samples were collected in the overnight fasted state before and after training (72h following their final exercise session). The abundance of key lipolytic and lipid storage proteins in adipose tissue were measured via immunoblot. Aerobic fitness (VO2peak) increased ∼10% after training (P = 0.002), with no difference between HIIT and MICT. Body weight remained unchanged after training (HIIT: 98±12 vs. 98±13 kg, MICT: 101±12 vs. 100±13), as did fat mass (HIIT: 40±5 vs. 39±5 kg, MICT: 42±8 vs. 41±9). Training did not affect resting FA Ra in either HIIT (16.5±3.2 vs. 15.3±1.8 μmol•kg FM-1•min-1) or MICT (16.5±2.6 vs. 15.8±1.4 μmol•kg FM-1•min-1). In line with this finding, neither HIIT nor MICT altered adipose tissue abundance or phosphorylation-state of the lipolytic enzymes ATGL and HSL, or other factors involved in FA mobilization and storage in adipose tissue (e.g., GPAT, DGAT, CGI-58, G0S2, CD36). In summary, in the absence of weight loss, 12 weeks HIIT or MICT did not alter the regulation of resting FA mobilization from subcutaneous adipose tissue. Disclosure M.W. Schleh: None. B.J. Ryan: None. J.B. Gillen: None. P. Varshney: None. K. Foug: None. A. Ludzki: None. J.F. Horowitz: Research Support; Self; American Diabetes Association. Funding National Institutes of Health (R01DK077966, P30DK089503, T32DK007245); Canadian Institutes of Health Research (DFS146190)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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