Creatine Supplementation Increases Muscle Branched‐Chain Amino Acids in an Alzheimer Mouse Model
Notice bibliographique
Résumé
Besides mental dysfunctions, Alzheimer's disease (AD) may impair muscle function. Creatine supplementation (CR) can enhance skeletal muscle mass and function in sarcopenia and muscular dystrophies, but has yet to be studied in AD. We examined the effect of oral CR on muscle amino acids (AA) level in an AD model. 24 triple transgenic (3×Tg, ~8 mo old) AD mice were randomly assigned to control (CON; 6 males (M)/6 females (F)) or CR (3% w/w; 4M/8F) diet. Bodyweights and feed intakes were measured throughout the 8‐week study. Quadriceps muscle (QM) was collected at the end to analyze for levels of creatine and AA and measured by high‐performance liquid‐chromatography. Data (mean±SEM) were analyzed by 2‐way ANOVAs. Feed intakes and changes in bodyweight were similar among groups (p>0.05). Creatine content in QM was higher (p=0.067) in CR (M: 0.38±0.04, F: 0.38±0.02 nmol/μl) vs. CON (M: 0.33±0.01, F: 0.35±0.01 nmol/μl). Total branched‐chain AA (BCAA) level in QM was greater for CR (M: 111.10±8.51, F: 87.26±4.31 nmol/mg tissue) vs. CON (M: 78.56±4.46, F: 66.07±4.35 nmol/mg tissue). BCAA/non‐BCAA ratio was higher (p=0.002) in CR (M: 0.87±0.17, F: 0.58±0.03) vs. CON (M: 0.54±0.04, F: 0.45±0.03). Particularly, leucine was dramatically increased (p<0.0001) in CR (M: 61.15±5.64, F: 47.28±2.55 nmol/mg) vs. CON (M: 34.21±2.64, F: 25.49±2.38 nmol/mg). CR supplementation enhances muscle AA contents, increasing BCAA levels in the 3×Tg AD mouse model, which may promote muscle function in AD. Funded by CIHR and Everett Endowment Fund
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».