Acute endurance exercise increases the nuclear abundance of PGC-1α in trained human skeletal muscle
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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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle