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Enregistrement W4388680317 · doi:10.1002/pmic.202300395

People with obesity exhibit losses in muscle proteostasis that are partly improved by exercise training

2023· article· en· W4388680317 sur OpenAlexaff
Kanchana Srisawat, Connor A. Stead, Katie Hesketh, Mark Pogson, Juliette A. Strauss, Matt Cocks, Ivo Siekmann, Stuart M. Phillips, Paulo Lisböa, Sam O. Shepherd, Jatin G. Burniston

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProteostasisProtein turnoverInternal medicineEndurance trainingEndocrinologyPopulationWastingAerobic exerciseBiologyExercise physiologyMedicineProtein biosynthesisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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