Increased muscle oxidative potential following resistance training induced fibre hypertrophy in young men
Notice bibliographique
Résumé
Some evidence suggests that resistance training may lower relative muscle mitochondrial content via "dilution" of the organelle in a larger muscle fibre. Such an adaptation would reduce fatigue resistance, as well as compromise oxidative ATP synthesis and the capacity for fatty-acid oxidation. We investigated the effect of resistance training on mitochondrial enzymes of the citric acid cycle (citrate synthase; CS) and beta-oxidation (beta-hydroxyacyl CoA dehydrogenase; beta-HAD), as well as markers of the potential for glucose phosphorylation (hexokinase; HK) and glycolysis (phosphofructokinase; PFK). Twelve untrained men (21.9 +/- 0.5 y; 1.79 +/- 0.03 m; 83.2 +/- 3.2 kg) participated in a 12 week progressive resistance-training program. Muscle biopsies were taken from the vastus lateralis before (PRE) and after (POST) training. Training increased mean muscle fibre cross-sectional area (p < 0.05) and the activities of CS (PRE = 4.53 +/- 0.44 mol.kg protein(-1).h(-1); POST = 5.63 +/- 0.40 mol.kg protein(-1).h(-1); p < 0.001) and beta-HAD (PRE = 2.55 +/- 0.28 mol.kg protein(-1).h(-1); POST = 3.11 +/- 0.21 mol.kg protein(-1).h(-1); p < 0.05). The activity of HK increased 42% (p < 0.05), whereas the activity of PFK remained unchanged. We conclude that resistance training provides a stimulus for improving muscle oxidative potential, as reflected by the increased activities of CS and beta-HAD following resistance training induced hypertrophy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».