Potential Influence of Follistatin and Myostatin on Body Composition during the Yukon Arctic Ultra
Notice bibliographique
Résumé
Objective The objective of this study was to determine the potential roles of follistatin and myostatin on body composition under conditions of prolonged physical activity, chronic cold exposure and remote isolation. Methods Participants traveling on foot in the 2017 Yukon Arctic Ultra 692‐km (430‐mile) were recruited for the study. Measurements and samples were obtained at pre‐event, mile 173 at Carmacks checkpoint 1 (C1), mile 239 at Pelly Crossing (C2) and post‐event. Body composition measurements were obtained using bioelectrical impedance analysis. Wrist worn accelerometer devices were utilized to provide an estimation of caloric expenditure and dietary recall provided an assessment of caloric intake. Blood serum samples were collected, centrifuged on‐site, frozen and later analyzed using enzyme linked immunosorbent assays to determine myostatin and follistatin concentrations. Results were analyzed using one‐way ANOVA, presented as means±SEM and considered significant at P<0.05 . Results Ten participants (37±10 yr, body mass index: 24.4±2.6 kg/m 2 ; 8 males, 2 females) were recruited, and five male participants completed the entire event in 260±9 hours. Caloric intake/expenditure was 4,244±471 kcal/day and 6,669±427 kcal/day, respectively, indicating a caloric deficit of 2,425±653 kcal/day. Total mass, body mass index and fat mass were reduced at each time point of the event. Fat free mass was unchanged throughout the event (Pre‐event: 60±3 kg, C1: 60±3 kg, C2: 60±3 kg, Post‐event: 59±1 kg). Follistatin was increased at C1 (1,715±310 pg/mL) in comparison to all other time points. Myostatin trended towards an increased level at C1 (20,494±5,531 pg/mL). Conclusions Despite a remarkable caloric deficit and extreme cold conditions, fat free mass was preserved in participants traveling on foot in the event. Transient alterations in follistatin and myostatin may occur during chronic exercise and may potentially influence the regulation of lean tissue retention under these conditions. Future studies will be directed at the role of nutrient strategies and sleep deprivation on cytokines and physiological resilience under these conditions. Support or Funding Information Research reported in this publication was primarily supported by the DLR grant 50WB1330. Additional support was also provided by the National Institute Of General Medical Sciences of the National Institutes of Health under Award Numbers UL1GM118991, TL4GM118992, or RL5GM118990. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the National Institutes of Health. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 ».