The effect of exercise and beta<sub>2</sub>-adrenergic stimulation on glutathionylation and function of the Na,K-ATPase in human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Potassium and sodium displacements across the skeletal muscle membrane during exercise may cause fatigue and are in part controlled by the Na,K-ATPase. Regulation of the Na,K-ATPase is therefore important for muscle functioning. We investigated the effect of oxidative stress (glutathionylation) on Na,K-ATPase activity. Ten male subjects performed three bouts of 4-min submaximal exercise followed by intense exercise to exhaustion with and without beta2-adrenergic stimulation with terbutaline. Muscle biopsies were obtained from m. vastus lateralis at rest (Control samples) and at exhaustion. In vitro glutathionylation reduced (P < 0.05) maximal Na,K-ATPase activity in a dose-dependent manner. Na,K-ATPase α subunits, purified by immunoprecipitation and tested by glutathione (GSH) antibodies, had a basal glutathionylation in Control samples and no further glutathionylation with exercise and beta2-adrenergic stimulation. Immunoprecipitation with an anti-GSH antibody and subsequent immunodetection with β1 antibodies showed approximately 20% glutathionylation in Control samples and further glutathionylation after exercise (to 32%) and beta2-adrenergic stimulation (to 38%, P < 0.05). Combining exercise and beta2-adrenergic stimulation raised the β1 glutathionylation to 45% (P < 0.05). In conclusion, both α and β1 subunits of the Na,K-ATPase were glutathionylated in Control samples, which indicates that the maximal Na,K-ATPase activity is overestimated if based on protein density only. β1 subunits are further glutathionylated by exercise and beta2-adrenergic stimulation. Our data suggest that glutathionylation contributes to the complex regulation of Na,K-ATPase function in human skeletal muscle. Glutathionylation of the Na,K-ATPase may explain reductions in maximal Na,K-ATPase activity after exercise, which may be involved in muscle fatigue.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».