Autophagy is essential to support skeletal muscle plasticity in response to endurance exercise
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».