Whey Protein Supplementation Post Resistance Exercise in Elderly Men Induces Changes in Muscle miRNA's Compared to Resistance Exercise Alone
Notice bibliographique
Résumé
Progressive muscle loss with aging results in decreased physical function, frailty, and impaired metabolic health. Deficits in anabolic signalling contribute to an impaired ability for aged skeletal muscle to adapt in response to exercise and protein feeding. One potential contributing mechanism could be exerted by dysregulation of microRNAs (miRNAs). Therefore the aim of this study was to determine if graded protein doses consumed after resistance exercise altered muscle miRNA expression in elderly men. Twenty-three senior men (67.9 ± 0.9 years) performed a bout of resistance exercise and were randomised to consume either a placebo, 20 or 40 g of whey protein (n=8, n=7 and n=8 respectively). Vastus lateralis biopsies were collected before, two and four hours after exercise. Expression of 19 miRNAs, previously identified to influence muscle phenotype, were measured via RT-PCR. Of these, miR-16-5p was altered with exercise in all groups (p=0.032). Expression of miR-15a and -499a increased only in the placebo group 4 hours after exercise and miR-451a expression increased following exercise only in the 40g whey supplementation group. Increased p-P70S6KThr389 and p-AktSer473 following exercise were correlated with alterations in miR-208a and -499a and -206 expression, irrespective of protein dose, suggesting a possible role for miRNA in the regulation of acute phosphorylation events during early hours of exercise recovery.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».