DIETARY NITRATE SUPPLEMENTS AND AEROBIC EXERCISE MODIFY FRAILTY IN AN AGE-DEPENDENT MANNER IN FEMALE C57BL/6 MICE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We previously demonstrated that aerobic exercise attenuates the development of frailty in older female mice. Here we combine the common dietary supplement, sodium nitrate, with aerobic exercise to determine if this combination will work to attenuate frailty across lifespan. Adult (7-9 months) and aged (24-25 months) female mice were given free access to a running wheel and/or sodium nitrate (1mM, drinking water), or neither for 3 months. We measured blood pressure (tail cuff), running volume, frailty (frailty index), and body composition (DEXA). Blood pressure was unaffected by nitrates or exercise at both ages. While young mice ran more than older mice (3.5±0.4 vs 1.2±0.2 km/day), running was unaffected by nitrates. Older mice were frailer at baseline than younger mice (0.13±0.04 vs 0.03±0.004; p< 0.001). In older sedentary controls, frailty increased over time (0.15±0.02 to 0.19±0.03: p=0.03), but this was prevented by nitrates (0.13± 0.02 to 0.12 ± 0.01), exercise (0.12±0.03 to 0.18±0.03), and both (0.12±0.02 to 0.12±0.01). Older sedentary controls saw age-related weight loss (32.5±3.0g to 29.7±2.3g: p=0.02) which was prevented by exercise or nitrates. In older mice, mortality was highest in sedentary controls (46%) and lowest in exercised mice fed nitrates (0%). In contrast, while exercise attenuated frailty in young mice, nitrates did not. Young mice also had few changes in body composition; none died. While nitrates with or without exercise are beneficial for older mice, they had little effect in younger mice. These results suggest that nitrates alone or with exercise, may help prevent frailty in older females.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».