Commentary: Tracing the fate of metabolic substrates during changes in whole-body energy expenditure in mice
Notice bibliographique
Résumé
For small mammals, such as mice, cannulation procedures can be quite challenging, limiting research associated with tracing isotopically labelled substrates at the whole-animal level. When cannulation in mice is possible, assessment of substrate use is further limited to when mice are either under anesthesia or are at rest, as there are no studies directly quantifying substrate use during exercise in mice. The use of isotopic tracer techniques has greatly advanced our knowledge in understanding how metabolic substrates (carbohydrates, amino acids, and fatty acids) contribute to whole-body metabolism. However, research regarding tissue-specific fuel use contributions to whole-body energy expenditure in mice at varying metabolic intensities (i.e., exercise) is lacking, despite the popularity of using mice in a variety of metabolic models. In this commentary, we briefly discuss the methodologies, advantages, and disadvantages of using radiolabelled, positron emission, and stable isotopes with a specific focus on fatty acids. We highlight recent mouse studies that have used creative experimental designs employing the use of isotopic tracer techniques and we briefly discuss how these methodologies can be further pursued to deepen our understanding of substrate use during exercise. Lastly, we show findings of a recent study we performed using a radiolabelled fatty acid tracer (14C-bromopalmitic acid) to determine fatty acid uptake in 16 muscles, two brown and two white adipose tissue depots during submaximal exercise in deer mice.
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 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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,008 |
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 ».