High intramuscular triglyceride turnover rates and the link to insulin sensitivity: influence of obesity, type 2 diabetes and physical activity
Notice bibliographique
Résumé
Large intramuscular triglyceride (IMTG) stores in sedentary, obese individuals have been linked to insulin resistance, yet well-trained athletes exhibit high IMTG levels whilst maintaining insulin sensitivity. Contrary to previous assumptions, it is now known that IMTG content per se does not result in insulin resistance. Rather, insulin resistance is caused, at least in part, by the presence of high concentrations of harmful lipid metabolites, such as diacylglycerols and ceramides in muscle. Several mechanistic differences between obese sedentary individuals and their highly trained counterparts have been identified, which determine the differential capacity for IMTG synthesis and breakdown in these populations. In this review, we first describe the most up-to-date mechanisms by which a low IMTG turnover rate (both breakdown and synthesis) leads to the accumulation of lipid metabolites and results in skeletal muscle insulin resistance. We then explore current and potential exercise and nutritional strategies that target IMTG turnover in sedentary obese individuals, to improve insulin sensitivity. Overall, improving IMTG turnover should be an important component of successful interventions that aim to prevent the development of insulin resistance in the ever-expanding sedentary, overweight and obese populations. Novelty: A description of the most up-to-date mechanisms regulating turnover of the IMTG pool. An exploration of current and potential exercise/nutritional strategies to target and enhance IMTG turnover in obese individuals. Overall, highlights the importance of improving IMTG turnover to prevent the development of insulin resistance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».