Effects Of Low-load, High-repetition Exercise And Sex On Metabolic Properties Of Skeletal Muscle
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: During exercise women are better able to initiate aerobic metabolism and are less reliant on anaerobic energy stores. Whether this metabolic difference persists during resistance exercise remains unknown. PURPOSE: To characterize fuel utilization patterns during a bout of low-load, high-repetition (LL-HR) resistance exercise and determine whether sex influences the fuel utilization pattern. METHODS: Twenty young, healthy participants (n=10 men and women) were recruited and matched for VO2peak relative to fat-free mass and habitual resistance training. The LL-HR bout consisted of a circuit of chest press, leg extension, lat pulldown, hamstring curl, shoulder press, and leg press for 25-35 repetitions at 30% of 1RM with 30s rest between each exercise and 2 minutes rest between circuits. Muscle biopsies were taken prior to and following exercise and finger prick assessment of blood lactate was taken during the exercise bout. Western blot analysis was completed for assessment of the high-energy phosphate transfer (CK, phosphorylated CK, AMPD2) and glycolytic (GP, PFK, LDH H and M, PDHE1α, PDHK4, MCT 1 and 4, phosphorylated PDHE1α) pathways. Muscle content of creatine, ATP, lactate, Pi, pyruvate, and glycogen were also determined. Muscle fibre type was determined using myosin heavy chain immunofluorescence staining. RESULTS: Women had a higher proportion of type I muscle fibres than men (p=0.007). There were no sex differences in the protein content of any of the enzymes at rest. Men had higher content of muscle glycogen (p=0.001), lactate (p=0.02), ATP (p=0.01), and Pi (p=0.007) than women. Glycogen, ATP, and phosphorylation of CK and PDHE1α decreased in men and women with exercise (p<0.001). Phosphorylation of CK decreased to a greater extent in women (p=0.023) and women tended to use more glycogen (p=0.081) during exercise. Alternatively, creatine increased to a greater extent in men (p=0.026) and men tended to have a greater lactate concentration at the end of the exercise bout (p=0.097). CONCLUSION: Sex differences in fuel metabolism during LLHR resistance exercise exist. While women tend to utilize more glycogen during LLHR, men have a higher muscle lactate content, suggestive of a greater reliance on anaerobic metabolism.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».