Forty high-intensity interval training sessions blunt exercise-induced changes in the nuclear protein content of PGC-1α and p53 in human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Exercise-induced increases in peroxisome proliferator-activated receptor-γ coactivator-1α (PGC-1α) and p53 protein content in the nucleus mediate the initial phase of exercise-induced mitochondrial biogenesis. Here, we investigated whether exercise-induced increases in these and other markers of mitochondrial biogenesis were altered after 40 sessions of twice-daily high-volume, high-intensity interval training (HVT) in human skeletal muscle. Vastus lateralis muscle biopsies were collected from 10 healthy recreationally active participants before, immediately postexercise, and 3 h after a session of high-intensity interval exercise (HIIE) performed at the same absolute exercise intensity before and after HVT (pre-HVT and post-HVT, respectively). The protein content of common markers of exercise-induced mitochondrial biogenesis was assessed in nuclear- and cytosolic-enriched fractions by immunoblotting; mRNA contents of key transcription factors and mitochondrial genes were assessed by qPCR. Despite exercise-induced increases in PGC-1α, p53, and plant homeodomain finger-containing protein 20 (PHF20) protein content, the phosphorylation of p53 and acetyl-CoA carboxylase (p-p53 Ser 15 and p-ACC Ser 79 , respectively), and PGC-1α mRNA Pre-HVT, no significant changes were observed post-HVT. Forty sessions of twice-daily high-intensity interval training blunted all of the measured exercise-induced molecular events associated with mitochondrial biogenesis that were observed pre-HVT. Future studies should determine whether this loss relates to the decrease in relative exercise intensity, habituation to the same exercise stimulus, or a combination of both.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».