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Enregistrement W3167459681 · doi:10.1093/cdn/nzab041_027

Higher Protein Intake Does Not Potentiate Skeletal Muscle Vitamin D Receptor

2021· article· en· W3167459681 sur OpenAlexaff
Colleen F. McKenna, Amadeo F. Salvador, Andrew T. Askow, Kevin J.M. Paulussen, Alexander R. Keeble, Scott A. Paluska, Michael De Lisio, Naiman A. Khan, Nicholas A. Burd

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcitriol receptorVitamin D and neurologyInternal medicineEndocrinologyMuscle hypertrophyMedicineSkeletal muscleExacerbationLean body massVitaminSarcopeniaBiologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The loss of muscle mass with age increases not only risk of functional impairment, but also development and exacerbation of cardiometabolic disease. While dietary protein intake and habitual resistance exercise are traditional strategies to offset age-related decrements in lean mass, it is important to define the role of other regulatory nutrients in this process. Dietary vitamin D (VD) has received particular interest as muscle vitamin D receptor (VDR) is associated with hypertrophy. Importantly, beyond being a significant source of high-quality protein, animal-based protein foods are also rich in VD. While previous efforts have investigated the provision of protein and/or VD supplements during a resistance training program, the influence of dietary protein composition and diet-derived VD on resistance exercise adaptations remains unknown. Forty-one middle-aged adults (mean ± SD: age 50 ± 8 y, BMI 27 ± 4 kg/m2, M = 19, F = 22) were stratified and randomized to consume either high (1.68 ± 0.26 g/kg/d) or moderate (1.16 ± 0.19 g/kg/d) amounts of animal-based protein during a 10-week dietary counseling-controlled resistance training program. Dietary intake was monitored by biweekly 3d diet records (ASA24). Dual-energy x-ray absorptiometry and muscle biopsies were performed pre- and post-intervention. Total RNA was extracted and reverse-transcribed for muscle gene expression by quantitative polymerase chain reaction. Intervention outcomes and their relationships were analyzed using linear mixed effects models and repeated measures correlation, respectively, by R. VDR gene expression increased regardless of condition (P = 0.007; 95% CI: 0.13, 0.84). Upregulation of VDR expression was correlated with gains in appendicular lean mass (r = 0.44; P = 0.011; CI: 0.10, 0.68). While protein intake did not affect VDR expression, animal-based protein diet density (servings/1000 kcal) was modestly correlated with VDR expression (r = 0.42; P = 0.014; CI: 0.08, 0.67). There was no relationship between dietary VD and VDR expression. Our results suggests that moderate dietary protein intake is sufficient to support resistance exercise-induced VDR upregulation and lean mass gain in middle-aged adults. Funded in part by the Beef Checkoff. CFM funded by JBT Fellowship, UIUC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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