The mechanistic and ergogenic effects of phosphatidic acid in skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle mass plays a vital role in locomotion, whole-body metabolic health, and is a positive predictor of longevity. It is well established the mammalian target of rapamycin (mTOR) is a central regulator of skeletal muscle protein turnover. The pursuit to find novel nutrient compounds or functional food sources that possess the ability to activate mTOR and promote skeletal muscle protein accretion has been on going. Over the last decade, a key role has been proposed for the phospholipid phosphatidic acid (PA) in mTOR activation. Mechanical load-induced (i.e., resistance exercise) intramuscular PA can directly bind to and activate mTOR. In addition, PA provided exogenously in cell culture heightens mTOR activity, albeit indirectly. Thus, endogenously generated PA and exogenous provision of PA appear to act through distinct mechanisms that converge on mTOR and, potentially, may amplify muscle protein synthesis. In support of this notion, limited evidence from humans suggests that resistance exercise training combined with oral supplemental PA enhances strength gains and muscle hypertrophy. However, the precise mechanisms underpinning the augmented muscle remodelling response with supplemental PA remain elusive. In this review, we will critically examine available evidence from cell cultures and animal and human experimental models to provide an overview of the mechanisms through which endogenous and exogenous PA may act to promote muscle anabolism, and discuss the potential for PA as a therapeutic tool to maintain or restore skeletal muscle mass in the context of ageing and disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».