Low muscle glycogen concentration does not suppress the anabolic response to resistance exercise
Notice bibliographique
Résumé
We determined the effect of muscle glycogen concentration and postexercise nutrition on anabolic signaling and rates of myofibrillar protein synthesis after resistance exercise (REX). Sixteen young, healthy men matched for age, body mass, peak oxygen uptake (Vo(2peak)) and strength (one repetition maximum; 1RM) were randomly assigned to either a nutrient or placebo group. After 48 h diet and exercise control, subjects undertook a glycogen-depletion protocol consisting of one-leg cycling to fatigue (LOW), whereas the other leg rested (NORM). The next morning following an overnight fast, a primed, constant infusion of l-[ring-(13)C(6)] phenylalanine was commenced and subjects completed 8 sets of 5 unilateral leg press repetitions at 80% 1RM. Immediately after REX and 2 h later, subjects consumed a 500 ml bolus of a protein/CHO (20 g whey + 40 g maltodextrin) or placebo beverage. Muscle biopsies from the vastus lateralis of both legs were taken at rest and 1 and 4 h after REX. Muscle glycogen concentration was higher in the NORM than LOW at all time points in both nutrient and placebo groups (P < 0.05). Postexercise Akt-p70S6K-rpS6 phosphorylation increased in both groups with no differences between legs (P < 0.05). mTOR(Ser2448) phosphorylation in placebo increased 1 h after exercise in NORM (P < 0.05), whereas mTOR increased ~4-fold in LOW (P < 0.01) and ~11 fold in NORM with nutrient (P < 0.01; different between legs P < 0.05). Post-exercise rates of MPS were not different between NORM and LOW in nutrient (0.070 ± 0.022 vs. 0.068 ± 0.018 %/h) or placebo (0.045 ± 0.021 vs. 0.049 ± 0.017 %/h). We conclude that commencing high-intensity REX with low muscle glycogen availability does not compromise the anabolic signal and subsequent rates of MPS, at least during the early (4 h) postexercise recovery period.
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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 | 0,001 | 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 ».