Exercise-specific adaptations in human skeletal muscle: Molecular mechanisms of making muscles fit and mighty
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms leading to a predominantly hypertrophied phenotype versus a predominantly oxidative phenotype, the hallmarks of resistance training (RT) or aerobic training (AT), respectively, are being unraveled. In humans, exposure of naïve persons to either AT or RT results in their skeletal muscle exhibiting generic 'exercise stress-related' signaling, transcription, and translation responses. However, with increasing engagement in AT or RT, the responses become refined, and the phenotype typically associated with each form of exercise emerges. Here, we review some of the mechanisms underpinning the adaptations of how muscles become, through AT, 'fit' and RT, 'mighty.' Much of our understanding of molecular exercise physiology has arisen from targeted analysis of post-translational modifications and measures of protein synthesis. Phosphorylation of specific residue sites has been a dominant focus, with canonical signaling pathways (AMPK and mTOR) studied extensively in the context of AT and RT, respectively. These alone, along with protein synthesis, have only begun to elucidate key differences in AT and RT signaling. Still, key yet uncharacterized differences exist in signaling and regulation of protein synthesis that drive unique adaptation to AT and RT. Omic studies are required to better understand the divergent relationship between exercise and phenotypic outcomes of training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».