Acute upregulation of <i>PGC-1α</i> mRNA correlates with training-induced increases in SDH activity in human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to determine if acute responses in PGC-1α, VEGFA, SDHA, and GPD1–2 mRNA expression predict their associated chronic skeletal muscle molecular (SDH–GPD activity and substrate storage) and morphological (fibre-type composition and capillary density) adaptations following training. Skeletal muscle biopsies were collected from 14 recreationally active men (age: 22.0 ± 2.4 years) before (PRE) and 3 h after (3HR) the completion of an acute bout of sprint interval training (SIT) (eight 20-s intervals at ∼170% peak oxygen uptake work rate separated by 10 s of recovery). Participants then completed 6 weeks of SIT 4 times per week with additional biopsies after 2 (MID) and 6 (POST) weeks of training. Acute increases in PGC-1α mRNA strongly predicted increases in SDH activity (a marker of oxidative capacity) from PRE and MID to POST (PRE–POST: r = 0.81, r2 = 0.65, p < 0.01; MID–POST: r = 0.79, r2 = 0.62, p < 0.01) and glycogen content from MID to POST (r = 0.60, r2 = 0.36, p < 0.05). No other significant relationships were found between acute responses in PGC-1α, VEGFA, SDHA, and GPD1–2 mRNA expression and chronic adaptations to training. These results suggest that acute upregulation of PGC-1α mRNA relates to the magnitude of subsequent training-induced increases in oxidative capacity, but not other molecular and morphological chronic skeletal muscle adaptations. Additionally, acute mRNA responses in PGC-1α correlated with VEGFA, but not SDHA, suggesting a coordinated upregulation between PGC-1α and only some of its proposed targets in human skeletal muscle.
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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 ».