Manipulating training intensity and volume in already well-trained rats: effect on skeletal muscle oxidative and glycolytic enzymes and buffering capacity
Notice bibliographique
Résumé
Well-trained endurance athletes undergo periods of high-intensity interval training (HIT) or high-volume training (HVT) to improve exercise performance, but little is known about the mechanistic changes that occur during this time. The purpose of this study was to examine the influence of HIT and HVT on the activities of citrate synthase (CS) and phosphofructokinase (PFK), and on intramuscular buffering capacity (betam) in already well-trained rats. At 4 weeks of age, Wistar rats were divided into sedentary (SED; n=18) and exercise training groups (n=38). Following a 10 week preliminary training program, trained rats were divided randomly into 3 further groups that completed 4 additional weeks of continued endurance (CON, n=14), high-intensity training (HIT, n=12), or high-volume training (HVT, n=12). Soleus (SOL), red and white gastrocnemius (RG and WG), and red and white vastus (RV and WV) muscles were removed 24-48 h after a final run-to-fatigue performance test (30 m.min(-1) 25% grade) to determine the activities of CS, PFK, and betam. No differences in run time to exhaustion were found between the groups. However the HIT group possessed CS and PFK activities and betam in WV muscle that were 60%, 24%, and 10% higher, respectively (all p<0.05), compared with the HVT group; differences were not found between the HIT and CON groups. Although no differences in run performance were found, HIT compared with HVT in already well-trained rats resulted in significantly higher oxidative and glycolytic capacities of fast-contracting fibres. No differences were shown in fast-contracting muscle between HIT and CON.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».