A comparison of fiber specific and whole muscle homogenate markers of muscle activation following HIT and END exercise
Notice bibliographique
Résumé
Muscle activation following a bout of high‐intensity interval training (HIT) and endurance exercise (END) was examined in recreationally active men (n=6; age, 19.3±1.4 yrs; VO 2peak , 51.9±5.1 ml/min/kg; WRpeak, 264.1±41.6 W). Muscle biopsies were obtained at rest and immediately following a bout of HIT (8 20s intervals, separated by 10s rest, at 170% WRpeak; 481.4±60.1 W) and END (30min of steady state cycling at 65% of WRpeak; 173.7±29.8 W). Bouts were performed a minimum of 1 week apart in random order. MHC expression was identified via immunofluorescent staining while glycogen content was determined via PAS staining. Changes in phosphorylated AMPK (p‐AMPK) and mTOR (p‐mTOR) were determined in whole muscle homogenates via western blotting. Changes in glycogen content were only examined in type I and IIA fibers as only 8 and 16 of 24 samples contained IIX and IIAX fibers, respectively. Significant (p<0.05) glycogen depletion was observed in both type I (HIT −55% END −42%) and IIA (HIT −49%; END −72%) fibers following both protocols but was greater (p<0.05) in type IIA fibers following END than HIT. Interestingly, whole muscle markers of activation, p‐AMPK and p‐mTOR were only elevated (p<0.01) following END (HIT: p‐AMPK, p=0.34; p‐mTOR, p=0.50). These data suggest that use of p‐AMPK and p‐mTOR as markers of whole muscle activation may not be appropriate following HIT. This research was supported by NSERC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».