Can increases in capillarization explain the early adaptations in metabolic regulation in human muscle to short-term training?
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the hypothesis that increases in fibre capillary density would precede increases in oxidative potential following training onset, tissue was extracted from the vastus lateralis prior to (0 days) and following 3 and 6 consecutive days of submaximal cycle exercise (2 h·day(-1)). Participants were untrained males (age = 21.4 ± 0.58 years; peak oxygen consumption = 46.2 ± 1.6 mL·kg(-1)·min(-1); mean ± standard error (SE)). Tissue was assessed for succinic dehydrogenase activity (SDH) by microphotometry and indices of capillarization based on histochemically assessed area and capillary counts (CC) in specific fibre types. Three days of training (n = 13) resulted in a generalized decrease (p < 0.05) in fibre area (-14.2% ± 3.0%; mean ± SE) and increase (p < 0.05) in CC/Area (20.4% ± 2.7%) and no change in either CC or SDH activity. Following 6 days of treatment (n = 6), increases (p < 0.05) in CC (18.2% ± 4.2%), CC/Area (28.9% ± 3.2%), and SDH activity (22.9% ± 6.0%) occurred that was not specific to major fibre type. No changes in either fibre area or fibre-type distribution were observed with additional training. We conclude that increases in angiogenic-based capillary density and oxidative potential occur coincidentally following training onset, while increases in capillary density, mediated by reductions in fibre area, represent an initial isolated response, the significance of which may be linked to the metabolic alterations that also result.
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 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 | 0,001 | 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 ».