Sexual Dimorphism in Substrate Metabolism During Exercise
Notice bibliographique
Résumé
During aerobic exercise, women oxidize significantly more lipids and less carbohydrates than men. This sexual dimorphism in substrate metabolism has been attributed, in part, to the observed differences in epinephrine and glucagon levels between men and women during exercise. To identify the underpinning candidate physiological mechanisms for these sex differences, we developed a sex-specific multi-scale mathematical model that relates cellular metabolism in the organs to whole-body responses during exercise. We conducted simulations to test the hypothesis that sex differences in the exercise-induced changes to epinephrine and glucagon would result in the sexual dimorphism of hepatic metabolic flux rates via the glucagon-to-insulin ratio (GIR). Indeed, model simulations indicate that the shift towards lipid metabolism in the female model is primarily driven by the liver. The female model liver exhibits resistance to GIR-mediated glycogenolysis, which helps maintain hepatic glycogen levels. This decreases arterial glucose levels and promotes the oxidation of free fatty acids. Furthermore, in the female model, skeletal muscle relies on plasma free fatty acids as the primary fuel source, rather than intramyocellular lipids, whereas the opposite holds true for the male model. This work was supported by the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) Discovery award. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».