Exercise and fatigue: integrating the role of K+, Na+ and Cl− in the regulation of sarcolemmal excitability of skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perturbations in K + have long been considered a key factor in skeletal muscle fatigue. However, the exercise-induced changes in K + intra-to-extracellular gradient is by itself insufficiently large to be a major cause for the force decrease during fatigue unless combined to other ion gradient changes such as for Na + . Whilst several studies described K + -induced force depression at high extracellular [K + ] ([K + ] e ), others reported that small increases in [K + ] e induced potentiation during submaximal activation frequencies, a finding that has mostly been ignored. There is evidence for decreased Cl − ClC-1 channel activity at muscle activity onset, which may limit K + -induced force depression, and large increases in ClC-1 channel activity during metabolic stress that may enhance K + induced force depression. The ATP-sensitive K + channel (K ATP channel) is also activated during metabolic stress to lower sarcolemmal excitability. Taking into account all these findings, we propose a revised concept in which K + has two physiological roles: (1) K + -induced potentiation and (2) K + -induced force depression. During low-moderate intensity muscle contractions, the K + -induced force depression associated with increased [K + ] e is prevented by concomitant decreased ClC-1 channel activity, allowing K + -induced potentiation of sub-maximal tetanic contractions to dominate, thereby optimizing muscle performance. When ATP demand exceeds supply, creating metabolic stress, both K ATP and ClC-1 channels are activated. K ATP channels contribute to force reductions by lowering sarcolemmal generation of action potentials, whilst ClC-1 channel enhances the force-depressing effects of K + , thereby triggering fatigue. The ultimate function of these changes is to preserve the remaining ATP to prevent damaging ATP depletion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».