Autophagy is essential to support skeletal muscle plasticity in response to endurance exercise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Physical exercise is a stress that can substantially modulate cellular signaling mechanisms to promote morphological and metabolic adaptations. Skeletal muscle protein and organelle turnover is dependent on two major cellular pathways: Forkhead box class O proteins (FOXO) transcription factors that regulate two main proteolytic systems, the ubiquitin-proteasome, and the autophagy-lysosome systems, including mitochondrial autophagy, and the MTORC1 signaling associated with protein translation and autophagy inhibition. In recent years, it has been well documented that both acute and chronic endurance exercise can affect the autophagy pathway. Importantly, substantial efforts have been made to better understand discrepancies in the literature on its modulation during exercise. A single bout of endurance exercise increases autophagic flux when the duration is long enough, and this response is dependent on nutritional status, since autophagic flux markers and mRNA coding for actors involved in mitophagy are more abundant in the fasted state. In contrast, strength and resistance exercises preferentially raise ubiquitin-proteasome system activity and involve several protein synthesis factors, such as the recently characterized DAGK for mechanistic target of rapamycin activation. In this review, we discuss recent progress on the impact of acute and chronic exercise on cell component turnover systems, with particular focus on autophagy, which until now has been relatively overlooked in skeletal muscle. We especially highlight the most recent studies on the factors that can impact its modulation, including the mode of exercise and the nutritional status, and also discuss the current limitations in the literature to encourage further works on this topic.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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