Free-fall landing and interval running have different effects on trabecular bone mass and microarchitecture, serum osteocalcin, biomechanical properties, <i>SOST</i> expression and on osteocyte-related characteristics
Notice bibliographique
Résumé
The effects of treadmill interval training (IT) and free-fall exercise were evaluated on bone parameters including osteocyte related characteristics. Thirty-eight 4-month-old male Wistar rats were randomly divided into a control (C) group and exercise groups: IT, 10 free-fall impacts/day with a 10-s (FF10) or 20-s interval between drops (FF20), 5 days/week, for 9 weeks. We assessed bone mineral density (BMD); microarchitecture by µCT; mechanical strength by a 3-point bending test; density and occupancy of the osteocyte lacunae by toluidine blue staining; osteocalcin and NTx systemic levels by ELISA; and bone tissue Sost messenger RNA (mRNA) expression by RT-PCR. NTx levels were significantly lower in exercise groups as compared with the C group. In exercise groups the Sost mRNA expression was significantly lower than in C. Tb.N was significantly higher for IT and FF20 compared with the C group. Tb.Sp was significantly lower in FF10 compared with the C group. Both IT and FF20 were associated with higher tibial lacunar density as compared with FF10. compared with FF10, IT fat mass was lower, while tibial osteocyte lacunae occupancy and systemic osteocalcin level were higher. All exercise modes were efficient in reducing bone resorption. Both IT and free-fall impact with appropriate recovery periods, which may be beneficial for bone health and osteocyte-related characteristics. Novelty: Interval training is beneficial for bone mineral density. Exercises decreased both bone resorption and inhibition of bone formation (Sost mRNA). Longer interval recovery time favors osteocyte lacunae density.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».