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Enregistrement W2983388081 · doi:10.3390/nu11112824

Exercise Mitigates the Loss of Muscle Mass by Attenuating the Activation of Autophagy during Severe Energy Deficit

2019· article· en· W2983388081 sur OpenAlexaff
Marcos Martín-Rincón, Alberto Pérez‐López, David Morales‐Álamo, Ismael Pérez-Suárez, Pedro de Pablos‐Velasco, Mario Perez‐Valera, Sergio Pérez-Regalado, Miriam Martinez‐Canton, Miriam Gelabert‐Rebato, Julian W. Juan-Habib, Hans‐Christer Holmberg, José A. L. Calbet

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgencia Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la InformaciónUniversidad de Las Palmas de Gran CanariaMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésAutophagyEndocrinologyInternal medicineAMPKULK1Skeletal muscleAnabolismSarcopeniamTORC1CatabolismProtein degradationLysosomeProteasomeProtein catabolismMedicineChemistryBiologyPI3K/AKT/mTOR pathwaySignal transductionCell biologyPhosphorylationProtein kinase AMetabolismBiochemistryApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The loss of skeletal muscle mass with energy deficit is thought to be due to protein breakdown by the autophagy-lysosome and the ubiquitin-proteasome systems. We studied the main signaling pathways through which exercise can attenuate the loss of muscle mass during severe energy deficit (5500 kcal/day). Overweight men followed four days of caloric restriction (3.2 kcal/kg body weight day) and prolonged exercise (45 min of one-arm cranking and 8 h walking/day), and three days of control diet and restricted exercise, with an intra-subject design including biopsies from muscles submitted to distinct exercise volumes. Gene expression and signaling data indicate that the main catabolic pathway activated during severe energy deficit in skeletal muscle is the autophagy-lysosome pathway, without apparent activation of the ubiquitin-proteasome pathway. Markers of autophagy induction and flux were reduced by exercise primarily in the muscle submitted to an exceptional exercise volume. Changes in signaling are associated with those in circulating cortisol, testosterone, cortisol/testosterone ratio, insulin, BCAA, and leucine. We conclude that exercise mitigates the loss of muscle mass by attenuating autophagy activation, blunting the phosphorylation of AMPK/ULK1/Beclin1, and leading to p62/SQSTM1 accumulation. This includes the possibility of inhibiting autophagy as a mechanism to counteract muscle loss in humans under severe energy deficit.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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