Carbohydrate feeding during recovery alters the skeletal muscle metabolic response to repeated sessions of high-intensity interval exercise in humans
Notice bibliographique
Résumé
Exercise training under conditions of reduced carbohydrate (CHO) availability has been reported to augment gains in skeletal muscle oxidative capacity; however, the underlying mechanisms are unclear. We examined the effect of manipulating CHO intake on the acute metabolic response to high-intensity interval exercise, including signaling cascades linked to mitochondrial biogenesis. Ten men performed two trials in random order separated by >or=1 wk. Each trial consisted of a morning (AM) and afternoon (PM) training session (5 x 4 min cycling at approximately 90-95% of heart rate reserve) separated by 3 h of recovery during which subjects ingested a high-CHO drink (HI-HI) or nonenergetic placebo (HI-LO) before PM exercise. Biopsies (vastus lateralis) revealed that muscle phosphocreatine and ATP content were similar after AM exercise but decreased to a greater extent during PM exercise in HI-LO vs. HI-HI. Phosphorylation of p38 mitogen-activated protein kinase (MAPK) and AMP-activated protein kinase (AMPK) increased approximately 4-fold and 2-fold, respectively, during AM exercise with no difference between conditions. After PM exercise, p38 MAPK phosphorylation was higher in HI-LO vs. HI-HI, whereas AMPK was not different between conditions. Peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1-alpha (PGC-1 alpha) gene expression increased approximately 8-fold during recovery from AM exercise and remained elevated during PM exercise with no differences between conditions. Cytochrome oxidase subunit 4 (COXIV) mRNA was also elevated 3 h after AM exercise, with no difference between conditions. These data provide evidence that p38 MAPK is a nutrient-sensitive signaling molecule that could be involved in the altered skeletal muscle adaptive response reported after exercise training under conditions of restricted CHO intake, but further research is required to confirm this hypothesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».