Fatty Acid Profiles of Serum Lipid Fractions Change Minimally in Sled Dogs Before and After Short Bouts of Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Although emerging data suggests a greater influence of gluconeogenic precursors, endurance sled dogs have long appeared to rely heavily on fatty acid oxidation for sustained energy production. However, much of the research investigating lipid utilization during exercise in sled dogs has been carried out with dogs subjected to extended bouts of endurance exercise. Less is known about changes in fatty acid composition in endurance training sled dogs subjected to short bouts of exercise, and fewer data define how fatty acid composition may change in distinct lipid fractions. As such, the study objective was to assess whether short bouts of submaximal exercise would affect fatty acid profiles of serum lipid fractions in endurance training sled dogs. Fifteen privately-owned Siberian huskies were used (8 females: 4 intact, 4 spayed; 7 males: 2 intact, 5 neutered), with an average age of 4.6 ± 2.5 years and body weight of 24.8 ± 4.2 kg. Throughout the diet acclimation and remainder of the study, all dogs were fed a dry extruded diet that met or exceeded all AAFCO nutrient recommendations. Dogs were weighed weekly and fed to maintain baseline body weight. A 12-week exercise regimen was designed to incorporate weekly increases in running distance, but weather played a role in setting the daily distance. On weeks 2, 5, and 11, an exercise challenge was implemented whereby dogs would run 4 km at 15 km/h in teams of 4. Pre- and post-exercise blood samples were taken, and gas chromatography was used to evaluate fatty acid profiles of all identified serum lipid fractions (cholesterol ester, diacylglycerol, free fatty acid, phospholipids, triglyceride). Data were analyzed using PROC MIXED of SAS, with dog as a random effect and week and sampling time point as fixed effects. Composition of oleic (18:1n9), linoleic (18:2n6), and alpha-linolenic (18:3n3) acids in the free fatty acid fraction decreased by ~9, 10, and 60%, respectively, following exercise (P≤ 0.05). The results presented herein suggest that aside from a degree of depletion of these 18-carbon unsaturated fatty acids, short bouts of submaximal exercise do not induce considerable changes to sled dog fatty acid profiles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».