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Enregistrement W2332602837 · doi:10.1249/01.mss.0000402833.12666.4e

The Influence Training Load and Volume on Anabolic Signalling and Muscle Hypertrophy with Resistance Training

2011· article· en· W2332602837 sur OpenAlexaff
Cameron J. Mitchell, Tyler A. Churchward‐Venne, Keegan Selby, D.W.D. West, Nicholas A. Burd, Steven K. Baker, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsometric exerciseMuscle hypertrophyAnabolismMedicineStrength trainingResistance trainingLeg pressInternal medicineCardiologyEndocrinologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent evidence suggests that maximal fiber activation and contraction volume, regardless of training intensity, are fundamental variables driving muscle protein synthesis. PURPOSE:To determine the influence of high and low relative loads (i.e, % of 1RM) and training volume (1 vs 3 sets) on muscle hypertrophy and intramuscular signalling after 10 weeks of resistance training. To examine if acute p70S6K phosphorylation is related to hypertrophy after resistance training. METHODS:: 18 subjects (Age=19.6±0.8; BMI=23.6±2.1) completed 10 weeks of unilateral knee extension resistance training. Subjects were randomized into two of three training conditions: 30% of 1RM for three sets (30RM); 80% of 1RM (80RM) for 1 set; or 80RM for a 3 sets. All training sessions were performed until volitional fatigue (i.e., failure). Training was performed three times per week and followed by ingestion of 30g of protein. Isometric strength testing and MRI scans were performed before and after training to determine muscle strength and volume. Biopsies were taken from the vastus lateralis of each leg at rest and 1 h after the first training session to measure anabolic signalling. RESULTS: Muscle volume increased in each group, but there was no difference between conditions (30RM: 6.0±6.1%, 80RM for 3 set: 6.5±4.4% and 1 set: 3.0±2.6%; P<0.001). Isometric strength increased significantly in all groups (P< 0.001), 30RM (26±8%), 80RM 3 set (46±11%) and 1 set (29±8%) conditions. Phosphorylation of p70S6K at 1 h after the first training session was elevated significantly in both 80RM groups 3 set (1.7-fold) and 1 set (1.5-fold). However there was no change (P=0.01) in the 30RM condition. There was no correlation between initial p70S6K phosphorylation and the extent of muscle hypertrophy (r = 0.14, P=0.42). Akt phosphorylation was increased in all conditions (main effect for time, P=0.004). CONCLUSIONS: Light training loads were equally effective as heavy loads for inducing muscular hypertrophy. Training volume did not significantly affect hypertrophy; however, the 80RM 3 set condition gained more than twice the muscle volume of the 80RM 1 set condition (P=0.27) suggesting that further investigation is required. In contrast to previous reports there was no relationship between acute p70S6K phosphorylation and hypertrophy in the current study

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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