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Enregistrement W3173798441 · doi:10.1096/fasebj.27.1_supplement.940.3

Effects of Age and Exercise on Fiber Type and Total Fiber Number in Skeletal Muscle

2013· article· en· W3173798441 sur OpenAlexaff
M.M. Hoffman, Tiffany Akins, Gregory P. Barton, Susan H. McKiernan, Judd M. Aiken, Gary M. Diffee

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésFiberPlantaris muscleTreadmillChemistryFiber typeVastus lateralis muscleMuscle fibreInternal medicineSkeletal muscleMedicineEndocrinologySoleus muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been varied reports of the effects of age and exercise on fiber type composition in skeletal muscle. To elucidate these discrepancies, we conducted a one year endurance exercise study in male FBN rats, starting with rats age 24 mo and continuing daily until age 36 mo. Rats were divided into 3 groups; high intensity (H), and moderate intensity (M) treadmill exercise, and sedentary (S). M and H animals trained at 13 m/min for 30 min/day, with the H group at 5% incline. At the end of the training protocol the plantaris muscle was removed, frozen and sectioned. Fiber type was determined by IHC using an anti‐type I MHC antibody (BA‐D5s). Total fiber number and number of type I v. type II fibers were determined from high resolution images of muscle cross sections. Total plantaris fiber number declined with age (decrease of 34% in 36 mo compared to 24 mo) but fiber number was not significantly different between the 36 mo exercise groups and the sedentary animals. The proportion of fibers that were type I fibers was 15% in 24 mo, and then 18%, 20% and 18% in S, M, and H respectively. None of these percentages were significantly different from one another, indicating no shift in fiber type with either aging or exercise. These results indicate that total fiber number decreases with age, but this fiber loss may not be preferential to specific fiber types, and also suggest that exercise is unable to minimize fiber loss. Supported by: NIH AG030423

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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