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Enregistrement W1687567765 · doi:10.1139/h09-023

Molecular responses to strength and endurance training: Are they incompatible?This paper article is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled 14th International Biochemistry of Exercise Conference – Muscles as Molecular and Metabolic Machines, and has undergone the Journal’s usual peer review process.

2009· review· en· W1687567765 sur OpenAlexvenueno aff
John A. Hawley

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2009
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Sports CommissionGlaxoSmithKline
Mots-clésEndurance trainingTraining (meteorology)Adaptation (eye)Selection (genetic algorithm)Strength trainingMode (computer interface)Resistance trainingPsychologyNeuroscienceComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyHuman–computer interactionArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simultaneously training for both strength and endurance results in a compromised adaptation, compared with training for either exercise mode alone. This has been variously described as the concurrent training effect or the interference effect. It now appears that the genetic and molecular mechanisms of adaptation induced by resistance- and endurance-based training are distinct, with each mode of exercise activating and (or) repressing specific subsets of genes and cellular signalling pathways. This brief review will summarize our current understanding of the molecular responses to strength and endurance training, and will examine the molecular evidence for an interference effect when concurrent training is undertaken. A better understanding of the activation and interaction of the molecular pathways in response to these different modes of exercise will permit sport scientists to develop improved training programs capable of maximizing both strength and endurance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations197
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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