People with obesity exhibit losses in muscle proteostasis that are partly improved by exercise training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This pilot experiment examines if a loss in muscle proteostasis occurs in people with obesity and whether endurance exercise positively influences either the abundance profile or turnover rate of proteins in this population. Men with ( n = 3) or without ( n = 4) obesity were recruited and underwent a 14‐d measurement protocol of daily deuterium oxide (D 2 O) consumption and serial biopsies of vastus lateralis muscle. Men with obesity 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 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. Proteomic analysis detected 352 differences ( p < 0.05, false discovery rate < 5%) in protein abundance and 19 ( p < 0.05) differences in protein turnover, including components of the ubiquitin‐proteasome system. HIIT altered the abundance of 53 proteins and increased the turnover rate of 22 proteins ( p < 0.05) and tended to benefit proteostasis by increasing muscle protein turnover rates. Obesity and insulin resistance are associated with compromised muscle proteostasis, which may be partially restored by endurance exercise.
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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 ».