Submaximal eccentric resistance training increases serial sarcomere number and improves dynamic muscle performance in old rats
Notice bibliographique
Résumé
The age-related loss of muscle mass is partly accounted for by the loss of sarcomeres in series, contributing to declines in muscle mechanical performance. Resistance training biased to eccentric contractions increases serial sarcomere number (SSN) in young muscle, however, maximal eccentric training in old rats previously did not alter SSN and worsened performance. A submaximal eccentric training stimulus may be more conducive to adaptation for aged muscle. The purpose of this study was to assess whether submaximal eccentric training can increase SSN and improve mechanical function in old rats. Twelve 32-month-old male F344/BN rats completed 4 weeks of submaximal (60% maximum) eccentric plantar-flexion training 3 days/week. Pre- and post-training, we assessed in-vivo maximum isometric torque at a stretched and neutral ankle angle, the passive torque-angle relationship, and the isotonic torque-velocity-power relationship. The soleus and medial gastrocnemius (MG) were harvested for SSN measurements via laser diffraction, with the untrained leg as a control. SSN increased 11% and 8% in the soleus and MG, respectively. Training also shifted optimal torque production towards longer muscle lengths, reduced passive torque 42%, and increased peak isotonic power 23%. Submaximal eccentric training was beneficial for aged muscle adaptations, increasing SSN, reducing muscle passive tension, and improving dynamic contractile performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».