Carbohydrate metabolism during prolonged exercise and recovery: interactions between pyruvate dehydrogenase, fatty acids, and amino acids
Notice bibliographique
Résumé
During prolonged exercise, carbohydrate oxidation may result from decreased pyruvate production and increased fatty acid supply and ultimately lead to reduced pyruvate dehydrogenase (PDH) activity. Pyruvate also interacts with the amino acids alanine, glutamine, and glutamate, whereby the decline in pyruvate production could affect tricarboxycylic acid cycle flux as well as gluconeogenesis. To enhance our understanding of these interactions, we studied the time course of changes in substrate utilization in six men who cycled at 44+/-1% peak oxygen consumption (mean+/-SE) until exhaustion (exhaustion at 3 h 23 min+/-11 min). Femoral arterial and venous blood, blood flow measurements, and muscle samples were obtained hourly during exercise and recovery (3 h). Carbohydrate oxidation peaked at 30 min of exercise and subsequently decreased for the remainder of the exercise bout (P<0.05). PDH activity peaked at 2 h of exercise, whereas pyruvate production peaked at 1 h of exercise and was reduced (approximately 30%) thereafter, suggesting that pyruvate availability primarily accounted for reduced carbohydrate oxidation. Increased free fatty acid uptake (P<0.05) was also associated with decreasing PDH activity (P<0.05) and increased PDH kinase 4 mRNA (P<0.05) during exercise and recovery. At 1 h of exercise, pyruvate production was greatest and was closely linked to glutamate, which was the predominant amino acid taken up during exercise and recovery. Alanine and glutamine were also associated with pyruvate metabolism, and they comprised approximately 68% of total amino-acid release during exercise and recovery. Thus reduced pyruvate production was primarily associated with reduced carbohydrate oxidation, whereas the greatest production of pyruvate was related to glutamate, glutamine, and alanine metabolism in early exercise.
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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 ».