Sprint-interval but not continuous exercise increases PGC-1α protein content and p53 phosphorylation in nuclear fractions of human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sprint interval training has been reported to induce similar or greater mitochondrial adaptations to continuous training. However, there is limited knowledge about the effects of different exercise types on the early molecular events regulating mitochondrial biogenesis. Therefore, we compared the effects of continuous and sprint interval exercise on key regulatory proteins linked to mitochondrial biogenesis in subcellular fractions of human skeletal muscle. Nineteen men, performed either 24 min of moderate-intensity continuous cycling at 63% of W Peak (CE), or 4 × 30-s “all-out” cycling sprints (SIE). Muscle samples (vastus lateralis) were collected pre-, immediately (+0 h) and 3 (+3 h) hours post-exercise. Nuclear p53 and PHF20 protein content increased at +0 h, with no difference between groups. Nuclear p53 phosphorylation and PGC-1α protein content increased at +0 h after SIE, but not CE. We demonstrate an exercise-induced increase in nuclear p53 protein content, an event that may relate to greater p53 stability - as also suggested by increased PHF20 protein content. Increased nuclear p53 phosphorylation and PGC-1α protein content immediately following SIE but not CE suggests these may represent important early molecular events in the exercise-induced response to exercise, and that SIE is a time-efficient and possibly superior option than CE to promote these adaptations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».