Subcutaneous adipose tissue sclerostin is reduced and Wnt signaling is enhanced following 4‐weeks of sprint interval training in young men with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Sclerostin is a Wnt/β-catenin antagonist, mainly secreted by osteocytes, and most known for its role in reducing bone formation. Studies in rodents suggest sclerostin can also regulate adipose tissue mass and metabolism, representing bone–adipose tissue crosstalk. Exercise training has been shown to reduce plasma sclerostin levels; but the effects of exercise on sclerostin and Wnt/β-catenin signaling specifically within adipose tissue has yet to be examined. The purpose of this study was to examine subcutaneous WAT (scWAT) sclerostin content and Wnt signaling in response to exercise training in young men with obesity. To this end, 7 male participants (BMI = 35 ± 4; 25 ± 4 years) underwent 4 weeks of sprint interval training (SIT) involving 4 weekly sessions consisting of a 5-min warmup, followed by 8 × 20 s intervals at 170% of work rate at VO2peak, separated by 10 s of rest. Serum and scWAT were sampled at rest both pre- and post-SIT. Despite no changes in serum sclerostin levels, we found a significant decrease in adipose sclerostin content (−37%, p = 0.04), an increase in total β-catenin (+52%, p = 0.03), and no changes in GSK3β serine 9 phosphorylation. There were also concomitant reductions in serum TNF-α (−0.36 pg/ml, p = 0.03) and IL-6 (−1.44 pg/ml, p = 0.05) as well as an increase in VO2peak (+5%, p = 0.03) and scWAT COXIV protein content (+95%, p = 0.04). In conclusion, scWAT sclerostin content was reduced and β-catenin content was increased following SIT in young men with excess adiposity, suggesting a role of sclerostin in regulating human adipose tissue in response to exercise training.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».