A Brief Narrative Review of the Underlying Mechanisms Whereby Omega-3 Fatty Acids May Influence Skeletal Muscle: From Cell Culture to Human Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle is essential for human locomotion as well as maintaining metabolic homeostasis. Age-related reduction in skeletal muscle mass, strength, and function (i.e., sarcopenia) is a result of pathophysiological processes that include inflammation, alteration of molecular signaling for muscle protein synthesis and degradation, changes in insulin sensitivity, as well as altered skeletal muscle satellite cell activity. Finding strategies to mitigate skeletal muscle loss with age is deemed paramount as the percentage of the population continues to shift towards having more older adults with sarcopenia. Recent research indicates omega-3 fatty acid supplementation can influence anabolic or catabolic pathways in skeletal muscle. Our brief review will provide a synopsis of some underlying mechanisms that may be attributed to omega-3 fatty acid supplementation's effects on skeletal muscle. We will approach this review by focusing on cell culture, animal (pre-clinical models), and human studies evaluating omega-3 fatty acid supplementation, with suggestions for future research. In older adults, omega-3 fatty acids may possess some potential to modify pathophysiological pathways associated with sarcopenia; however, it is highly likely that omega-3 fatty acids need to be combined with other anabolic interventions to effectively ameliorate sarcopenia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».