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Enregistrement W4403149007 · doi:10.1210/jendso/bvae163.984

9179 Type 2 Diabetes Alters Metabolic Fuel Selection During Intermittent Fasting

2024· article· en· W4403149007 sur OpenAlexaff
Meghan O. Conn, Daniel M. Marko, Jonathan D. Schertzer

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesSelection (genetic algorithm)Intermittent fastingMedicineEndocrinologyInternal medicineDiabetes mellitusComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Disclosure: M.O. Conn: None. D.M. Marko: None. J.D. Schertzer: None. Type 2 Diabetes Alters Metabolic Fuel Selection During Intermittent Fasting Diabetes is characterized by elevated blood glucose resulting from defective insulin secretion and/or insulin resistance. Intermittent fasting, a popular weight loss strategy involving periodic reduction of caloric intake, can improve glycemia. Fasting shifts metabolism from carbohydrates to free fatty acids and ketones. However, high blood insulin can inhibit lipolysis and alter metabolic substrate selection in prediabetes, resulting in muscle catabolism to maintain energy homeostasis. Clinical studies have observed a significant decrease in muscle mass in subjects with obesity and diabetes. Our research aims to characterize lean mass versus fat loss after intermittent fasting in a mouse model of obesity and type 2 diabetes (T2D) and investigate the role of muscle alanine catabolism. We hypothesized that intermittent fasting would promote less lipolysis and more muscle alanine catabolism, causing more muscle loss in diabetic mice than controls. We compared male db/db mice manifesting obesity, hyperglycemia, and hyperinsulinemia to age-matched db/+ (control) mice. Our lab established a 5:2 repeated fasting protocol of ad-libitum access to food for 5 days a week and 2 days of fasting on non-consecutive days. Blood glucose was monitored weekly in fed and fasted states to assess glycemic control. While intermittent fasting lowered fasted blood glucose in both groups, no significant body weight or metabolic tissue mass changes were observed. Metabolic cage data demonstrated increased reliance on fat-based substrates for energy in control mice that underwent intermittent fasting during feeding and fasting periods. Diabetic mice did not show significant changes in the fasted state, but intermittent fasting led to increased reliance on carbohydrate oxidation during re-feeding periods, indicating impaired metabolic flexibility. After 10 weeks, the mice were sacrificed, and metabolic tissue histology (adipose, liver, skeletal muscle) will be performed. We will also analyze serum markers (alanine, fatty acids, glycerol, glucose, insulin) and the activity of the metabolic enzyme alanine transaminase (ALT) in the muscle and liver. This experiment will improve our understanding of how lipolysis and protein breakdown in muscle regulate lean mass versus fat mass loss in obesity and T2D, leading to more effective tailoring of fasting to specific populations. Presentation: 6/3/2024

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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