ZAG promotes exercise performance during endurance exercise by lipid utilization in skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Endurance exercise significantly enhances energy expenditure with lipids serving as a crucial energy source for skeletal muscle during exercise. The adipocytokine zinc-α2-glycoprotein (ZAG) in endurance exercise remains largely uncertain. This study utilized ZAG knockout and overexpression mice to investigate ZAG's role in regulating lipid metabolism in skeletal muscle during endurance exercise. Results showed the serum ZAG level of mice was significantly increased after exercise, and ZAG knockout mice decreased the exercise performance. Subsequent research revealed that ZAG knockout notably elevated triglyceride (TG) level in skeletal muscle and reduced the expression of lipolysis-related factors such as adipose triglyceride lipase (ATGL), carnitine palmitoyl transferase-1b (CPT1b), and acyl-CoA synthetase long chain family member 1, while enhancing the expression of lipid synthesis factor fatty acid synthase during exercise. The expressions of mitochondrial energy metabolism related factors uncoupling protein 2 and cytochrome c oxidase subunit I were reduced in ZAG knockout mice during endurance exercise. To assess ZAG's impact on lipid metabolism in skeletal muscle, we used ZAG overexpression plasmid in mice and C2C12 cells. ZAG overexpression decreased TG levels, enhanced ATGL expression, and increased CPT1b expression. In conclusion, ZAG can improve the level of skeletal muscle lipid metabolism and mitochondrial function during exercise, and improve the endurance exercise performance of mice.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».