Physiologic and molecular bases of muscle hypertrophy and atrophy: impact of resistance exercise on human skeletal muscle (protein and exercise dose effects)This paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled 14th International Biochemistry of Exercise Conference – Muscles as Molecular and Metabolic Machines, and has undergone the Journal’s usual peer review process.
Notice bibliographique
Résumé
Normally, skeletal muscle mass is unchanged, beyond periods of growth, but it begins to decline in the fourth or fifth decade of life. The mass of skeletal muscle is maintained by ingestion of protein-containing meals. With feeding, muscle protein synthesis (MPS) is stimulated and a small suppression of muscle protein breakdown (MPB) occurs, such that protein balance becomes positive (MPS>MPB). As the postprandial period subsides and a transition toward fasting occurs, the balance of muscle protein turnover becomes negative again (MPB>MPS). Thus, during maintenance of skeletal muscle mass, the long-term net result is that MPS is balanced by MPB. Acutely, however, it is of interest to determine what regulates feeding-induced increases in MPS, since it appears that, in a number of scenarios (for example aging, disuse, and wasting diseases), a suppression of MPS in response to feeding is a common finding. In fact, recent findings point to the fact that loss of skeletal muscle mass with disuse and aging is due not chronic changes in MPS or MPB, but to a blunted feeding-induced rise in MPS. Resistance exercise is a potent stimulator of MPS and appears to synergistically enhance the gains stimulated by feeding. As such, resistance exercise is an important countermeasure to disuse atrophy and to age-related declines in skeletal muscle mass. What is less well understood is how the intensity and volume of the resistance exercise stimulus is sufficient to result in rises in MPS. Recent advances in this area are discussed here, with a focus on human in vivo data.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».