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Enregistrement W2076936366 · doi:10.1155/2013/371235

Reduced Muscle Glycogen Differentially Affects Exercise Performance and Muscle Fatigue

2012· article· en· W2076936366 sur OpenAlexaff
J. H. Williams, Timothy W. Batts, Simon J. Lees

Notice bibliographique

RevueISRN Physiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycogenInternal medicineEndocrinologyMedicineMuscle fatigueElectromyographyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation examined the effects of reduced muscle glycogen on exercise performance and muscle fatigue. Male rats were assigned to a low glycogen group (LG) that participated in a protocol of exercise and fasting, a high glycogen group (HG) that exercised but were allowed free access to food, or control group (CON) that did not exercise but were allowed free access to food. Following the protocol, muscle glycogen content of the LG animals was reduced by 45%. The LG animals also performed 79 and 81% less voluntary treadmill exercise than the HG and CON groups. At exhaustion, the LG group had lower blood glucose than HG and CON but exhibited no reduction in sarcoplasmic reticulum (SR) function. During 30 min of in situ stimulation, the rates and magnitudes of muscle fatigue were not significantly different between groups, and fatigue-induced reductions in SR function were similar between groups. The results indicate that reduced muscle glycogen markedly impairs voluntary exercise performance but does not appreciably affect isolated muscle function. It is likely that exercise exhaustion due to reduced muscle glycogen is due, in large part, to hypoglycemia and central fatigue as opposed to peripheral mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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