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Enregistrement W4388446849 · doi:10.1113/jp285129

The potassium–glycogen interaction on force and excitability in mouse skeletal muscle: implications for fatigue

2023· article· en· W4388446849 sur OpenAlexafffund
Simeon P. Cairns, Jean‐Marc Renaud

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésGlycogenIsometric exerciseInternal medicineEndocrinologyChemistrySkeletal muscleDepolarizationBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A reduced muscle glycogen content and potassium (K+) disturbances across muscle membranes occur concomitantly during repeated intense exercise and together may contribute to skeletal muscle fatigue. Therefore, we examined whether raised extracellular K+ concentration ([K+]o) (4 to 11 mM) interacts with lowered glycogen to reduce force production. Isometric contractions were evoked in isolated mouse soleus muscles (37°C) using direct supramaximal field stimulation. (1) Glycogen declined markedly in non‐fatigued muscle with >2 h exposure in glucose‐free physiological saline compared with control solutions (11 mM glucose), i.e. to <45% control. (2) Severe glycogen depletion was associated with increased 5′‐AMP‐activated protein kinase activity, indicative of metabolic stress. (3) The decline of peak tetanic force at 11 mM [K+]o was exacerbated from 67% initial at normal glycogen to 22% initial at lowered glycogen. This was due to a higher percentage of inexcitable fibres (71% vs. 43%), yet without greater sarcolemmal depolarisation or smaller amplitude action potentials. (4) Returning glucose while at 11 mM [K+]o increased both glycogen and force. (5) Exposure to 4 mM [K+]o glucose‐free solutions (15 min) did not increase fatiguability during repeated tetani; however, after recovery there was a greater force decline at 11 mM [K+]o at lower than normal glycogen. (6) An important exponential relationship was established between relative peak tetanic force at 11 mM [K+]o and muscle glycogen content. These findings provide direct evidence of a synergistic interaction between raised [K+]o and lowered muscle glycogen as the latter shifts the peak tetanic force–resting EM relationship towards more negative resting EM due to lowered sarcolemmal excitability, which hence may contribute to muscle fatigue. image Key points Diminished muscle glycogen levels and raised extracellular potassium concentrations ([K+]o) occur simultaneously during intense exercise and together may contribute to muscle fatigue. Prolonged exposure of isolated non‐fatigued soleus muscles of mice to glucose‐free physiological saline solutions markedly lowered muscle glycogen levels, as does fatigue then recovery in glucose‐free solutions. For both approaches, the subsequent decline of maximal force at 11 mM [K+]o, which mimics interstitial [K+] levels during intense exercise, was exacerbated at lowered compared with normal glycogen. This was mainly due to many more muscle fibres becoming inexcitable. We established an important relationship that provides evidence of a synergistic interaction between raised [K+]o and lowered glycogen content to reduce force production. This paper indicates that partially lowered muscle glycogen (and/or metabolic stress) together with elevated interstitial [K+] interactively lowers muscle force, and hence may diminish performance especially during repeated high‐intensity 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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