Muscle of obese insulin-resistant humans exhibits losses in proteostasis and attenuated proteome dynamics that are improved by exercise training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We examined muscle proteostasis in obese insulin-resistant (OIR) individuals to determine whether endurance exercise could positively influence proteome dynamics in this population. Male OIR (n = 3) and lean, healthy controls (LHC; n = 4) were recruited and underwent a 14-d measurement protocol of daily deuterium oxide (D 2 O) consumption and serial biopsies of vastus lateralis muscle. The OIR group then completed 10-weeks of high-intensity interval training (HIIT), encompassing 3 sessions per week of cycle ergometer exercise with 1 min intervals at 100 % maximum aerobic power (W max ) interspersed by 1 min recovery periods. The number of intervals per session progressed from 4 to 8, and during weeks 8-10 the 14-d measurement protocol was repeated. The abundance and turnover rates of 880 and 301 proteins, respectively, were measured. OIR and LHC muscle exhibited 352 differences ( p < 0.05, false discovery rate ( p < 0.05) differences in protein turnover. OIR muscle was enriched with markers of metabolic stress, protein misfolding and components of the ubiquitin-proteasome system, and the turnover rate of many of these proteins was less compared to LHC muscle. HIIT altered the abundance of 53 proteins and increased the turnover rate of 22 proteins ( p < 0.05) in OIR muscle and tended to restore proteostasis, evidenced by increasing muscle protein turnover rates and normalizing proteasome composition in OIR participants. In conclusion, obesity and insulin resistance are associated with compromised muscle proteostasis, which can be partially restored by endurance exercise.
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 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 | 0,001 | 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 ».