Facts, noise and wishful thinking: muscle protein turnover in aging and human disuse atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Surprisingly little is known about the mechanisms of muscle atrophy with aging and disuse in human beings, in contrast to rodents, from which much has been extrapolated to explain the human condition. However, this extrapolation is likely unwarranted because the time course, extent of wasting, muscle fiber involvement and alterations of muscle protein turnover are all quite different in rodent and human muscle. Furthermore, there is little evidence that static indices of protein turnover represent dynamic changes and may be misleading. With disuse there are reductions in the rate of muscle protein synthesis (MPS) large enough to explain the atrophic loss of muscle protein without a concomitant increase in proteolysis. In aging, there is no evidence that there are marked alterations in basal muscle protein turnover in healthy individuals but instead the ability to maintain muscle after feeding is compromised. This anabolic resistance is evident with physical inactivity, which exacerbates the inability to maintain muscle mass with aging. The main conclusion of this review is that in uncomplicated, non-inflammatory disuse atrophy, the facilitative change causing loss of muscle mass is a depression of MPS, exacerbated by anabolic resistance during feeding, with possible adaptive depressions, rather than increases, of muscle proteolysis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».