Regulation of Amino Acid Transporters and Sensors in Response to a High protein Diet: A Randomized Controlled Trial in Elderly Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1) is fundamental for many cellular processes, yet it is often dysregulated with aging. Increased amino acid (AA) availability is correlated with the expression of AA transporters (AAT) and mTORC1 activity. Although many AA sensors and mediators have been proposed to relay the AA signal to mTORC1, it has not yet been determined if chronic dietary intervention affects the expression of AAT, sensors and mediators and their relationships with mTORC1 activity. OBJECTIVE AND DESIGN: This study investigated whether the consumption of a diet containing either the current recommended daily allowance (RDA) of protein intake (0.8 g/kg/d) or twice the RDA (2RDA) for ten weeks affected the expression of targets associated with AA transport, sensing and mTORC1 regulation in 26 older men (70-81 years). METHOD: Muscle biopsies were collected before and after the intervention under fasting conditions. Diets were controlled by providing fully prepared meals and snacks. Western blot and quantitative polymerase chain reaction were used to measure protein and gene expression respectively. RESULTS: Consumption of 2RDA reduced the protein expression of L-type amino acid transporter 1 (LAT1). However, plasma leucine concentration and basal mTORC1 activity were unaltered. The downregulation of LAT1 did not affect the expression of AA sensors and mediators, including leucyl tRNA synthetase (LRS), cytosolic arginine sensor for mTORC1 (CASTOR1), Sestrin2 and Rag proteins. Instead, total ribosomal protein S6 (RPS6) was upregulated with 2RDA. CONCLUSION: Ten weeks of 2RDA diet did not affect the fasting mTORC1 signaling, but increased total RPS6 might suggest improved muscular translational capacity to maintain muscular mass.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».