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Enregistrement W4402821766 · doi:10.1002/dta.3804

Skeletal Muscle Memory: An Update From the Antidoping Perspective

2024· review· en· W4402821766 sur OpenAlexaff
Claire Traversa

Notice bibliographique

RevueDrug Testing and Analysis · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensMcGill UniversityWorld Anti-Doping Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuscle hypertrophyContext (archaeology)AnabolismSkeletal muscleEpigeneticsDNA methylationAthletesNeuroscienceBiologyPsychologyMedicineEndocrinologyGeneticsGene expressionPhysical therapyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This narrative review explores the concept of muscle memory, focusing on the physiological and biochemical mechanisms underlying information retention in skeletal muscle tissue as it relates to antidoping. The discussion encompasses the role of satellite cells (SCs) in myonuclei recruitment, resulting in increased myonuclear density and heightened muscle protein turnover. The myonuclear domain theory suggests that myonuclei acquired during hypertrophy may persist, contributing to enhanced muscle protein synthesis (MPS) and potential benefits of muscle memory. The impact of sustained training, protein intake, and resistance exercise on muscle memory, especially in elite athletes, is considered. The review also delves into the influence of anabolic androgenic steroids (AAS) on muscle tissue, highlighting their role in elevating the performance threshold and supporting recovery during intense training through increased muscle protein turnover rates. Additionally, genetic and epigenetic modifications, such as DNA methylation, are explored as potential contributors to muscle memory. The complex interplay of continuous training, AAS use, and genetic factors offers avenues for further research, especially in the context of antidoping efforts. The understanding of muscle memory has implications for maintaining performance gains and addressing ethical challenges in sports.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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