Adaptations in human muscle sarcoplasmic reticulum to prolonged submaximal training
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we employed single-leg submaximal cycle training, conducted over a 10-wk period, to investigate adaptations in sarcoplasmic reticulum (SR) Ca(2+)-regulatory proteins and processes of the vastus lateralis. During the final weeks, the untrained volunteers (age 21.4 +/- 0.3 yr; means +/- SE, n = 10) were exercising 5 times/wk and for 60 min/session. Analyses were performed on tissue extracted by needle biopsy approximately 4 days after the last training session. Compared with the control leg, the trained leg displayed a 19% reduction (P < 0.05) in homogenate maximal Ca(2+)-ATPase activity (192 +/- 11 vs. 156 +/- 18 micromol. g protein(-1). min(-1)), a 4.3% increase (P < 0.05) in pCa(50), defined as the Ca(2+) concentration at half-maximal activity (6.01 +/- 0.05 vs. 6.26 +/- 0.07), and no change in the Hill coefficient (1.75 +/- 0.15 vs. 1.76 +/- 0.21). Western blot analysis using monoclonal antibodies (7E6 and A52) revealed a 13% lower (P < 0.05) sarco(endo)plasmic reticulum Ca(2+)-ATPase (SERCA) 1 in trained vs. control in the absence of differences in SERCA2a. Training also resulted in an 18% lower (P < 0.05) SR Ca(2+) uptake and a 26% lower (P < 0.05) Ca(2+) release. It is concluded that a downregulation in SR Ca(2+) cycling in vastus lateralis occurs with aerobic-based training, which at least in the case of Ca(2+) uptake can be explained by reduction in Ca(2+)-ATPase activity and SERCA1 protein levels.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».