Low-volume acute multi-joint resistance exercise elicits a circulating brain-derived neurotrophic factor response but not a cathepsin B response in well-trained men
Notice bibliographique
Résumé
This study examined if acute multi-joint resistance exercises (RE; back squat, bench press, and deadlift) to volitional failure elicited a postexercise increase in the circulating response of biomarkers associated with neuroprotection. Thirteen males (age: 24.5 ± 3.8 years, body mass: 84.01 ± 15.44 kg, height: 173.43 ± 8.57 cm, training age: 7.1 ± 4.2 years) performed 4 sets to failure at 80% of a 1-repetition maximum on the squat, bench press, and deadlift in successive weeks. The measured biomarkers were brain-derived neurotrophic factor (BDNF), insulin-like growth factor 1 (IGF-1), cathepsin B (CatB), and interleukin 6 (IL-6). Biomarkers were assessed immediately before and 10-min after exercise. There was a main time effect (pre-exercise: 24.00 ± 0.61 to postexercise: 27.38 ± 0.48 ng/mL; p < 0.01) for BDNF with increases in the deadlift (p = 0.01) and bench press (p = 0.01) conditions, but not in the squat condition (p = 0.21). There was a main time effect (pre-exercise: 0.87 ± 0.16 to postexercise: 2.03 ± 0.32 pg/mL; p < 0.01) for IL-6 with a significant increase in the squat (p < 0.01), but not the bench press (p = 0.88) and deadlift conditions (p = 0.24). No main time effect was observed for either CatB (p = 0.62) or IGF-1 (p = 0.56). In summary, acute multi-joint RE increases circulating BDNF. Further, this investigation is the first to report the lack of a transient change of CatB to an acute RE protocol. Novelty Low-volume RE to failure can increase BDNF. Resistance training does not confer an acute Cat B response.
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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) | 0,001 | 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 ».