Maximizing muscle protein anabolism: the role of protein quality
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Muscle protein synthesis (MPS) and muscle protein breakdown are simultaneous ongoing processes. Here, we examine evidence for how protein quality can affect exercise-induced muscle protein anabolism or protein balance (MPS minus muscle protein breakdown). Evidence is highlighted showing differences in the responses of MPS, and muscle protein accretion, with ingestion of milk-based and soy-based proteins in young and elderly persons. RECENT FINDINGS: Protein consumption, and the accompanying hyperaminoacidemia, stimulates an increase in MPS and a small suppression of muscle protein breakdown. Beyond the feeding-induced rise in MPS, small incremental addition of new muscle protein mass occurs following intense resistance exercise which over time (i.e. resistance training) leads to muscle hypertrophy. Athletes make use of the paradigm of resistance training and eating to maximize the gains in their skeletal muscle mass. Importantly, however, metabolically active skeletal muscle can offset the morbidities associated with the sarcopenia of aging such as type II diabetes, decline in aerobic fitness and the reduction in metabolic rate that can lead to fat mass accumulation. SUMMARY: Recent evidence suggests that consumption of different proteins can affect the amplitude and possibly duration of MPS increases after feeding and this effect interacts and is possibly accentuated with resistance exercise.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
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 ».