Acute endurance exercise increases the nuclear abundance of PGC-1α in trained human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator (PGC-1alpha) is a transcriptional coactivator that plays a key role in coordinating mitochondrial biogenesis. Recent evidence has linked p38 MAPK and AMPK with activation of PGC-1alpha. It was recently shown in rodent skeletal muscle that acute endurance exercise causes a shift in the subcellular localization of PGC-1alpha from the cytosol to the nucleus, allowing PGC-1alpha to coactivate transcription factors and increase mitochondrial gene expression, but human data are limited and equivocal in this regard. Our purpose was to examine p38 MAPK and AMPK activation, and PGC-1alpha protein content in whole muscle, cytosolic, and nuclear fractions of human skeletal muscle following an acute bout of endurance exercise. Eight trained men (29 +/- 3 yr; Vo(2peak) = 55 +/- 2 ml.kg(-1).min(-1)) cycled for 90 min at approximately 65% of Vo(2peak) and needle biopsy samples (vastus lateralis) were obtained before and immediately after exercise. At rest, the majority of PGC-1alpha was detected in cytosolic compared with the nuclear fractions. In response to exercise, nuclear PGC-1alpha protein increased by 54% (P < 0.05), yet whole muscle PGC-1alpha protein was unchanged compared with rest. Whole muscle and cytosolic p38 MAPK phosphorylation increased several-fold immediately after exercise compared with rest (P < 0.05). Acetyl CoA carboxylase (ACC) phosphorylation, a marker of AMPK activation, was increased by approximately 5-fold in cytosolic fractions following exercise (P < 0.05). These data provide evidence that, in human skeletal muscle, activation of cytosolic p38 MAPK and AMPK may be potential signals that lead to increased nuclear abundance and activation of PGC-1alpha in response to an acute bout of endurance 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».