Adaptive time course of the skeletal muscle proteome during programmed resistance training in rats
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resistance training (RT) promotes muscle protein accretion and myofiber hypertrophy, driven by dynamic processes of protein synthesis and degradation. While molecular studies have focused on acute signalling or long-term hypertrophy and strength gains, a critical gap remains in understanding the intermediate processes of muscle adaptation. Acute signalling does not always correlate directly with long-term outcomes, highlighting the need for a time-course analysis of protein abundance and turnover rates. To address this, we utilised deuterium oxide labelling and peptide mass spectrometry to quantify absolute protein content and synthesis rates in skeletal muscle. A daily programmed resistance training regimen was applied to the rat tibialis anterior (TA) via electrical stimulation of the left hind limb for 10, 20, and 30 days (5 sets of 10 repetitions daily). Muscle samples from stimulated (Stim) and contralateral control (Ctrl) limbs were analysed, quantifying 658 protein abundances and 215 protein synthesis rates. Unsupervised temporal clustering of protein responses revealed distinct phases of muscle adaptation, with early (0-10 days) and mid (10-20 days) responses driven by differential protein accretion rates in ribosomal and mitochondrial networks, respectively. These findings suggest that subsets of proteins exhibit distinct adaptation timelines due to variations in translation and/or degradation rates. A deeper understanding of these temporal shifts could improve strategies for optimising muscle growth and functional adaptation to resistance 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».