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Enregistrement W4389022910 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.139.8

Musculoskeletal health in response to the combined effect of age and an obesogenic diet in male C57BL/6J mice

2017· article· en· W4389022910 sur OpenAlexafffundabout
Kirsten N. Bott, William Gittings, Val A. Fajardo, Rene Vandenboom, Paul J. LeBlanc, Wendy E. Ward, Sandra J. Peters

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyMedicineBone mineralLean body massObesityAgeingAge groupsYoung adultBody weightOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging and obesity are two major aspects that can negatively impact musculoskeletal structure and function; however, their combined effects have not been well investigated. Thus, the study objective was to investigate the combined effects of aging and diet‐induced obesity, via high‐fat sucrose (HFS) diet, on bone and muscle structure and function in mice. Bone to muscle ratios were calculated since these tissues are inter‐dependent with an established mechanical relationship. Male C57BL/6J mice were randomized to control (AGE, AIN93M, 10.3% kcal fat, 100 g/kg sucrose) or HFS (HFS‐AGE, 45.3% kcal fat 200 g/kg sucrose) diet for 13 weeks from 20 weeks of age. Proximal tibia trabecular bone structure, volumetric bone mineral density (vBMD), and body composition were measured longitudinally at 20, 24, 28, and 32 weeks of age. In vitro contractile measures were performed on isolated soleus and extensor digitorum longus (EDL) muscles at baseline (BSL, 21 weeks of age, n= 11) and at the end of the 13‐week intervention when AGE (n=12) and HFS‐AGE (n=12) mice were 33 weeks of age. Following the 13‐week intervention, HFS‐AGE weighed +30% more than AGE (p<0.0001), had a greater decrease in lean mass (AGE −13%; HFS‐AGE −46%, p<0.0001), greater increase in fat mass (AGE +51%, HFS‐AGE +79%, p<0.0001), and an increase in bone mass for AGE (+15%), but a decrease for HFS‐AGE (−27%, p<0.0001). Both AGE and HFS‐AGE had similar declines in trabecular bone with age: percent bone volume (BV/TV, AGE −34%, p<0.0001; HFS‐AGE −45%, p<0.0001), trabecular thickness (Tb.Th, AGE −9%, p<0.05; HFS‐AGE −8%, p<0.05), trabecular number (Tb.N, AGE −29%, p<0.05; HFS‐AGE −41%, p<0.05), vBMD (AGE −17%, p<0.001; HFS‐AGE −23%, p<0.001). There was also an increase in trabecular separation (Tb.Sp) for HFS‐AGE only (+19%, p<0.05) with age. For muscle contractile function, HFS‐AGE resulted in larger soleus cross‐sectional area (CSA) compared AGE (p>0.001), but this did not translate to greater twitch or tetanus peak force. The ratio of outcomes of bone to muscle declined in both groups due to a greater decline in key measures of bone structure (BV/TV) than muscle function (soleus and EDL peak tetanus and CSA) and was not altered by HFS. For the soleus, there were decreases in the following ratios compared to BSL: BV/TV to soleus peak tetanus (AGE −48%, p<0.01), BV/TV to soleus CSA (AGE −36%, p<0.01; HFS‐AGE −48%, p<0.001), vBMD to soleus peak tetanus (AGE −23%, p<0.05), and vBMD to soleus CSA (HFS‐AGE −30%, p<0.001). In addition, the vBMD to peak tetanus was lower for AGE compared to HFS‐AGE (−23%, p<0.05) and vBMD to soleus CSA was lower for the HFS‐AGE compared to AGE (−21%, p<0.05). While for the EDL, the following ratios decreased compared to BSL: BV/TV to EDL peak tetanus (AGE −41%, p<0.05), BV/TV to EDL CSA (AGE −46%, p<0.0001; HFS‐AGE −61%, p<0.01), and vBMD to EDL CSA (AGE −23%, p<0.01; HFS‐AGE −24%, p<0.01). In conclusion, consumption of a HFS diet during middle age did not exacerbate age‐related declines in bone or alter muscle function, but these tissues do not decline in a coordinate manner. During aging, bone structure declined at a greater rate than muscle function. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Canadian Foundation for Innovation, K.N.B. is funded through an Ontario Graduate Scholarship

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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