Elevated Muscle Inflammatory Response After Protein‐Dense Food Ingestion in Obese Adults
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle inflammation related to alterations in the toll‐like receptor 4 (TLR4) signaling may lead to insulin resistance and poor muscle remodeling. However, the effect of food ingestion on modulating TLR4/ myeloid differentiation factor 88 (MyD88) signaling with or without excess fat mass has not been examined. Therefore, we examined skeletal muscle TLR4 and MyD88 protein content before and after protein‐dense food ingestion across a range of body mass indexes (BMIs) in healthy, sedentary adults. Eight healthy‐weight (HW: age; 25±1 y, BMI: 23.0±0.4 kg/m 2 , HOMA‐IR: 1.3±0.2), 8 overweight (OW: age; 25±2 y, BMI: 27.3±0.4 kg/m 2 , HOMA‐IR: 1.3±0.1), and 8 obese (OB: age; 29±3 y, BMI; 36.0±1.4 kg/ m 2 , HOMA‐IR: 6.1±0.8) men and women ingested 170 g of lean pork (36 g protein, 3 g fat). Repeated blood samples and muscle biopsies were collected from the vastus lateralis in the basal‐state and over a 5 h postprandial period. Plasma non‐esterified fatty acid (NEFA) concentrations declined during the postprandial period and these values did not differ between groups (P=0.61). Skeletal muscle TLR4 and MyD88 protein content were not different between groups at baseline ( P> 0.05). However, pork ingestion increased muscle TLR4 (1.9‐fold from baseline) and MyD88 protein content (1.6‐fold from baseline) (both P<0.05) in the OB group at 5 h of the postprandial period when compared to the OW and HW groups. These data show that food ingestion modulates the muscle inflammatory effect related to TLR signaling in obese adults, but not overweight and healthy weight adults, and appears to be independent of circulating plasma NEFA concentrations. The elevated muscle inflammatory response to food ingestion may, at least partly, contribute to the impaired postprandial glucose and protein handling commonly observed in obese adults. Support or Funding Information The National Pork Board
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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) | 0,001 | 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 ».