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Enregistrement W2801642736 · doi:10.1113/jp275246

Effect of resistance training and protein intake pattern on myofibrillar protein synthesis and proteome kinetics in older men in energy restriction

2018· article· en· W2801642736 sur OpenAlexaff
C. H. Murphy, Mahalakshmi Shankaran, Tyler A. Churchward‐Venne, Cameron J. Mitchell, Nathan M. Kolar, Louise M. Burke, John A. Hawley, Amira Kassis, Leonidas G. Karagounis, Kelvin W. Li, Chelsea King, Marc K. Hellerstein, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésMyofibrilResistance trainingProteomeKineticsProtein biosynthesisBiologyCell biologyChemistryEndocrinologyBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Strategies to enhance the loss of fat while preserving muscle mass during energy restriction are of great importance to prevent sarcopenia in overweight older adults. We show for the first time that the integrated rate of synthesis of numerous individual contractile, cytosolic and mitochondrial skeletal muscle proteins was increased by resistance training (RT) and unaffected by dietary protein intake pattern during energy restriction in free-living, obese older men. We observed a correlation between the synthetic rates of skeletal muscle-derived proteins obtained in serum (creatine kinase M-type, carbonic anhydrase 3) and the synthetic rates of proteins obtained via muscle sampling; and that the synthesis rates of these proteins in serum revealed the stimulatory effects of RT. These results have ramifications for understanding the influence of RT on skeletal muscle and are consistent with the role of RT in maintaining muscle protein synthesis and potentially supporting muscle mass preservation during weight loss. ABSTRACT: We determined how the pattern of protein intake and resistance training (RT) influenced longer-term (2 weeks) integrated myofibrillar protein synthesis (MyoPS) during energy restriction (ER). MyoPS and proteome kinetics were measured during 2 weeks of ER alone and 2 weeks of ER plus RT (ER + RT) in overweight/obese older men. Participants were randomized to consume dietary protein in a balanced (BAL: 25% daily protein per meal × 4 meals) or skewed (SKEW: 7:17:72:4% daily protein per meal) pattern (n = 10 per group). Participants ingested deuterated water during the consecutive 2-week periods, and skeletal muscle biopsies and serum were obtained at the beginning and conclusion of ER and ER + RT. Bulk MyoPS (i.e. synthesis of the myofibrillar protein sub-fraction) and the synthetic rates of numerous individual skeletal muscle proteins were quantified. Bulk MyoPS was not affected by protein distribution during ER or ER + RT (ER: BAL = 1.24 ± 0.31%/day, SKEW = 1.26 ± 0.37%/day; ER + RT: BAL = 1.64 ± 0.48%/day, SKEW = 1.52 ± 0.66%/day) but was ∼26% higher during ER + RT than during ER (P = 0.023). The synthetic rates of 175 of 190 contractile, cytosolic and mitochondrial skeletal muscle proteins, as well as synthesis of muscle-derived proteins measured in serum, creatine kinase M-type (CK-M) and carbonic anhydrase 3 (CA-3), were higher during ER + RT than during ER (P < 0.05). In addition, the synthetic rates of CK-M and CA-3 measured in serum correlated with the synthetic rates of proteins obtained via muscle sampling (P < 0.05). This study provides novel data on the skeletal muscle adaptations to RT and dietary protein distribution.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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