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Enregistrement W4389022925 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1036.14

Chronic alterations in blood pH affect fasting‐state amino acid oxidation and myofibrillar and albumin protein synthesis in healthy young men

2017· article· en· W4389022925 sur OpenAlexafffundabout
Daniel R. Moore, Paul Lysecki, Leigh Breen, Nicholas A. Burd, Kenneth Smith, Philip J. Atherton, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLeucineInternal medicineEndocrinologyAlbuminChemistryMetabolismProtein metabolismAmino acidBiochemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood pH is typically held within a narrow range in healthy individuals. However, pathological conditions (e.g. chronic kidney disease) or net acid loads associated with Western diets and/or aging can induce shifts in acid‐base homeostasis that may alter whole body and muscle protein kinetics that, over time, could lead to changes in lean body mass. Therefore, we aimed to determine the effect of chronic alterations in blood pH over physiological and pathophysiological ranges on muscle and whole body protein metabolism in vivo in humans. After 7‐d supplementation in a randomized, crossover fashion with 0.15g/kg/d of NH 4 Cl (acid, A), KHCO 3 (base, B), or KCl (control, C), 8 healthy males (22±1y; BMI: 27.8±1.9) received a primed constant [ 13 C]leucine infusion to measure whole body leucine metabolism and myofibrillar (MYO) and albumin (ALB) protein synthesis in the fasted state. Supplementation predictably altered venous blood pH (A P ≤ 0.051; range = 7.26–7.41) but had no effect ( P >0.05) on whole body leucine turnover, leucine rate of appearance, or non‐oxidative leucine disposal (estimate of protein synthesis). Although there were no differences ( P >0.05) between conditions, leucine oxidation was negatively (r = −0.57; P <0.01) whereas leucine net balance was positively (r = 0.54; P <0.01) correlated with blood pH. There was a trend ( P =0.07) towards differences in MYO between conditions. MYO was positively correlated with blood pH (r = 0.47; P <0.05). There was no effect of blood pH on mTOR Ser2448 , 4E‐BP1 Thr37/46 , or eEF2 Thr52 phosphorylation (P>0.05). S6K1 Thr389 phosporylation was lower in A compared to B and C and its phosphorylated‐state was correlated with blood pH (r = 0.52; P=0.02) and tended to relate to MYO (r = 0.44; P =0.07). Given this, metabolic acidosis may suppress MYO in part via an impairment in mRNA translation initiation. There was no difference ( P >0.05) between conditions in candidate markers of muscle protein breakdown (i.e. total ubiquitin‐conjugated proteins and 55‐kDa actin fragment). ALB was lower in A compared to B ( P <0.05) and, similar to MYO, was correlated with blood pH (r = 0.51; P =0.01). Our data demonstrate that blood pH has a modifiable effect on whole body, muscle, and albumin protein kinetics. It is possible that normalization of acid‐base balance towards an alkolytic state will help mitigate the characteristic loss of lean body mass in populations at risk of clinical and subclinical metabolic acidosis through the attenuation of oxidative amino acid losses and an enhancement of myofibrillar protein synthetic rates. Support or Funding Information Supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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