Sex differences in the relationships between body composition, fat distribution, and mitochondrial energy metabolism: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Adiposity and mitochondrial dysfunction are related factors contributing to metabolic disease development. This pilot study examined whether in vivo and ex vivo indices of mitochondrial metabolism were differentially associated with body composition in males and females. Methods Thirty-four participants including 19 females (mean 27 yr) and 15 males (mean 29 yr) had body composition assessed by dual energy x-ray absorptiometry and magnetic resonance (MR) imaging. Monocyte reserve capacity and maximal oxygen consumption rate (OCR) were determined ex vivo using extracellular flux analysis. In vivo quadriceps mitochondrial function was measured using 31P-MR spectroscopy based on post-exercise recovery kinetics (τPCr). The homeostatic model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) was calculated from fasting glucose and insulin levels. Variables were log-transformed, and Pearson correlations and partial correlations were used for analyses. Results Mitochondrial metabolism was similar between sexes (p > 0.05). In males only, higher fat mass percent (FM%) was correlated with lower reserve capacity (r = − 0.73; p = 0.002) and reduced muscle mitochondrial function (r = 0.58, p = 0.02). Thigh subcutaneous adipose tissue was inversely related to reserve capacity in males (r = − 0.75, p = 0.001), but in females was correlated to higher maximal OCR (r = 0.48, p = 0.046), independent of FM. In females, lean mass was related to greater reserve capacity (r = 0.47, p = 0.04). In all participants, insulin (r = 0.35; p = 0.04) and HOMA-IR (r = 0.34; p = 0.05) were associated with a higher τPCr. Conclusions These novel findings demonstrate distinct sex-dependent associations between monocyte and skeletal muscle mitochondrial metabolism with body composition. With further study, increased understanding of these relationships may inform sex-specific interventions to improve mitochondrial function and metabolic health.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».