High-intensity aerobic interval training increases fat and carbohydrate metabolic capacities in human skeletal muscle
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Notice bibliographique
Résumé
High-intensity aerobic interval training (HIIT) is a compromise between time-consuming moderate-intensity training and sprint-interval training requiring all-out efforts. However, there are few data regarding the ability of HIIT to increase the capacities of fat and carbohydrate oxidation in skeletal muscle. Using untrained recreationally active individuals, we investigated skeletal muscle and whole-body metabolic adaptations that occurred following 6 weeks of HIIT (~1 h of 10 x 4 min intervals at ~90% of peak oxygen consumption (VO2 peak), separated by 2 min rest, 3 d.week-1). A VO2 peak test, a test to exhaustion (TE) at 90% of pre-training VO2 peak, and a 1 h cycle at 60% of pre-training VO2 peak were performed pre- and post-HIIT. Muscle biopsies were sampled during the TE at rest, after 5 min, and at exhaustion. Training power output increased by 21%, and VO2 peak increased by 9% following HIIT. Muscle adaptations at rest included the following: (i) increased cytochrome c oxidase IV content (18%) and maximal activities of the mitochondrial enzymes citrate synthase (26%), beta-hydroxyacyl-CoA dehydrogenase (29%), aspartate-amino transferase (26%), and pyruvate dehydrogenase (PDH; 21%); (ii) increased FAT/CD36, FABPpm, GLUT 4, and MCT 1 and 4 transport proteins (14%-30%); and (iii) increased glycogen content (59%). Major adaptations during exercise included the following: (i) reduced glycogenolysis, lactate accumulation, and substrate phosphorylation (0-5 min of TE); (ii) unchanged PDH activation (carbohydrate oxidation; 0-5 min of TE); (iii) ~2-fold greater time during the TE; and (iv) increased fat oxidation at 60% of pre-training VO2 peak. This study demonstrated that 18 h of repeated high-intensity exercise sessions over 6 weeks (3 d.week-1) is a powerful method to increase whole-body and skeletal muscle capacities to oxidize fat and carbohydrate in previously untrained individuals.
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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) | 0,001 | 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 découle