MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4389017231 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1019.8

Weight Loss‐Induced Changes in Muscle Protein Turnover in Young Men: Effects of Dietary Protein Intake and Resistance Exercise

2017· article· en· W4389017231 sur OpenAlexafffund
Amy J. Hector, Chris McGlory, Felipe Damas, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSkogssällskapet
Mots-clésWeight lossLean body massEndocrinologyInternal medicineMuscle massSkeletal muscleMedicineMuscle proteinSarcopeniaProtein turnoverResistance trainingChemistryBody weightObesityProtein biosynthesisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A negative consequence of diet‐induced weight loss is the loss of lean body mass (LBM), particularly muscle mass, which is induced by an imbalance between rates of muscle protein synthesis (MPS) and muscle protein breakdown (MPB). Increased protein intake and resistance exercise during diet‐induced weight loss promote retention of LBM [1] by stimulating MPS. Currently, the relative contribution of MPS to hypoenergetic diet‐induced LBM loss, and the effect of protein intake and resistance exercise on these variables is not well characterized. In a single blind investigation, adult men (n=24, BMI=28.6±0.6kg/m 2 , age=22±1y) underwent 10 days of a controlled diet with a 40% reduction in energy intake to create an energy deficit, while performing unilateral resistance exercise and consuming either lower protein (LP) (1.2g/kg/d protein, n=12) or higher protein (HP) (2.4g/kg/d protein, n=12). Pre‐ and post‐intervention testing included DXA, primed constant infusion of ring ‐[ 13 C 6 ]‐phenylalanine to measure acute MPS in the fasted state and skeletal muscle biopsies to measure gene and protein expression. Total weight loss (−1.7±0.1kg) and fat mass loss (−0.7±0.1kg) did not differ between groups; however, appendicular lean mass of the exercised leg was preserved compared to the rested leg in both groups (exercise= −0.1±0.1kg, rest= −0.4±0.1kg, p<0.05). Mixed MPS was significantly reduced in both groups following weight loss (HP= −14±4% and LP= −27±2%, p<0.05). In the exercised leg, mixed MPS was preserved in the lower protein group and elevated above baseline in the higher protein group (14±6% p<0.05) 48 hrs following the last exercise bout. Gene expression of TRAF6 was increased in the rested leg of the lower protein group (p<0.05), but there was no change in TRAF6 protein expression at any time point in either group. Gene expression of other targets in the ubiquitin‐proteasome and autophagic‐lysosomal pathways (Atrogin‐1, MuRF‐1, Foxo3a, LC3, Gabarapl1, Ulk2, Beclin1) did not change with weight loss in either group. Protein expression of p‐Foxo3a (Ser253) and p‐TSC2 (Thr1462) also did not change with weight loss in either group. These results suggest that reductions in MPS are the likely reason for LBM loss during the early phase of diet‐induced weight loss. Resistance exercise can help to preserve (LP) or even elevate (HP) rates of fasted MPS, which, in concordance with our earlier work [1], promotes LBM retention. Support or Funding Information Supported by NSERC and OGS

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetMuscle metabolism and nutrition→Travaux en français237 207→