Improvement of Endurance Based on Muscle Fiber-Type Composition by Treatment with Dietary Apple Polyphenols in Rats
Notice bibliographique
Résumé
A recent study demonstrated a positive effect of apple polyphenol (APP) intake on muscle endurance of young-adult animals. While an enhancement of lipid metabolism may be responsible, in part, for the improvement, the contributing mechanisms still need clarification. Here we show that an 8-week intake of 5% (w/w) APP in the diet, up-regulates two features related to fiber type: the ratio of myosin heavy chain (MyHC) type IIx/IIb and myoglobin protein expression in plantaris muscle of 9-week-old male Fischer F344 rats compared to pair-fed controls (P < 0.05). Results were demonstrated by our SDS-PAGE system specialized for MyHC isoform separation and western blotting of whole muscles. Animal-growth profiles (food intake, body-weight gain, and internal-organ weights) did not differ between the control and 5% APP-fed animals (n = 9/group). Findings may account for the increase in fatigue resistance of lower hind limb muscles, as evidenced by a slower decline in the maximum isometric planter-flexion torque generated by a 100-s train of electrical stimulation of the tibial nerve. Additionally, the fatigue resistance was lower after 8 weeks of a 0.5% APP diet than after 5% APP, supporting an APP-dose dependency of the shift in fiber-type composition. Therefore, the present study highlights a promising contribution of dietary APP intake to increasing endurance based on fiber-type composition in rat muscle. Results may help in developing a novel strategy for application in animal sciences, and human sports and age-related health sciences.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».