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Enregistrement W2335621391 · doi:10.1249/01.mss.0000389430.54631.89

Energy Metabolism During Fatigue In Fdb Muscle Is Impaired By The Lack Of KAtp Channel Activity

2010· article· en· W2335621391 sur OpenAlexaff
Kyle Scott, Zhen Li, Maria Benkhalti, Jean‐Marc Renaud

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycolysisKir6.2Internal medicineGlycogenATPaseChemistryEndocrinologySkeletal muscleMuscle fatigueATP-sensitive potassium channelMetaboliteMyosinMetabolismContraction (grammar)BiochemistryEnzymeBiologyMedicineElectromyographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In skeletal muscle, the KATP channel is crucial in preventing fiber damage during exercise and fatigue. The channel is activated when energy levels fall and thus behaves as an energy sensor. Once activated, it directly reduces action potential amplitude, which then lowers Ca2+ release and force production. It is believed that together the latter effects lower the activity of the Ca2+ATPase and myosin ATPase in order to prevent damaging ATP depletion. So far, it remains unknown how the KATP channel affects energy metabolism during fatigue in skeletal muscle. The objective of this study was thus to determine whether the absence of KATP channel activity results in lower ATP levels and an impaired capacity to generate ATP during fatigue. METHODS: FDB bundles were fatigued with 1 tetanic contraction/sec for 180s at 37°C. KATP channel deficient fibers were obtained using fibers from Kir6.2-/- mice, which are null mice for the Kir6.2 gene that encodes for the protein forming the channel pore. Muscles were freeze-clamped in liquid nitrogen at different times during fatigue for metabolite determination. PCr, ATP and lactate were determined using enzymatic tests. The amount of glucosyl units entering glycolysis was calculated from glycogen breakdown and glucose uptake (using the 3H-2DG marker). The amount of unaccounted glucosyl units (or the total amount of intermediate metabolites) was calculated by subtracting the amount of lactate and 14CO2 (produced from 14C6-glucose) from the amount entering glycolysis. RESULTS: During fatigue the decreases in PCr were not different between W.T. and Kir6.2-/- FDB. ATP levels significantly decreased during the first 40 s of fatigue to a greater extent in Kir6.2-/- than W.T. FDB. It then reincreased during the next two min in W.T. but not in Kir6.2-/- FDB. Glucose uptake was greater while glycogen breakdown was smaller in W.T. than in Kir6.2-/- FDB. However, the amount of glucosyl units entering glycolysis was the same between the two muscle groups. Surprisingly, the amount of lactate produced was significantly greater in W.T. than in Kir6.2-/- FDB and the difference could not be explained by a greater difference in 14CO2 production. Consequently, the amount of unaccounted glucosyl units was greater in Kir6.2-/- than in W.T. FDB. CONCLUSION: The lack of KATP channel activity during fatigue significantly impaired energy metabolism in which the capacity of producing ATP during fatigue is reduced in Kir6.2-/- than W.T. FDB. This impairment may also be one of the causes of fiber damage in KATP channel deficient muscles.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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