Training intensity modulates changes in PGC‐1α and p53 protein content and mitochondrial respiration, but not markers of mitochondrial content in human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Exercise training has been associated with increased mitochondrial content and respiration. However, no study to date has compared in parallel how training at different intensities affects mitochondrial respiration and markers of mitochondrial biogenesis. Twenty-nine healthy men performed 4 wk (12 cycling sessions) of either sprint interval training [SIT; 4-10 × 30-s all-out bouts at ∼200% of peak power output (WPeak)], high-intensity interval training (HIIT; 4-7 × 4-min intervals at ∼90% WPeak), or sublactate threshold continuous training (STCT; 20-36 min at ∼65% WPeak). The STCT and HIIT groups were matched for total work. Resting biopsy samples (vastus lateralis) were obtained before and after training. The maximal mitochondrial respiration in permeabilized muscle fibers increased significantly only after SIT (25%). Similarly, the protein content of peroxisome proliferator-activated receptor γ coactivator (PGC)-1α, p53, and plant homeodomain finger-containing protein 20 (PHF20) increased only after SIT (60-90%). Conversely, citrate synthase activity, and the protein content of TFAM and subunits of the electron transport system complexes remained unchanged throughout. Our findings suggest that training intensity is an important factor that regulates training-induced changes in mitochondrial respiration and that there is an apparent dissociation between training-induced changes in mitochondrial respiration and mitochondrial content. Moreover, changes in the protein content of PGC-1α, p53, and PHF20 are more strongly associated with training-induced changes in mitochondrial respiration than mitochondrial content.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».