Global skeletal muscle metabolomics reveals mechanisms behind higher response to resistance training in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To understand the mechaisnm behind high respond (HighR) compared to low respond (LowR) to resistnace training (RT) and whey protein supplementation (20g/day), we analysied vastus laterails muscle biopsies from a total of 50 participants. Utilising the MRI muscle cross-sectional area (CSA) data, we defined responders as those who had hypertrophy exceeding the 1.7% method error. Quadriceps CSA in the lower responder (LowR) (n=25, mean age 69±5 years) and HighR (n=25, mean age 67±4 years) increased from 53.6 ± 12.1 cm 2 to 55.4 ± 12.8 cm 2 after 10 weeks of RET (3.3 ± 1.7%, P < 0.001) and increased the absolute CSA in the higher responders (HighR) from 53.7 ± 12.5 cm 2 to 59.2 ± 13.6 cm 2 (10.3 ± 2.0%, P < 0.001). Muscle biopsies were taken from the vastus lateralis before and after RT. We performed untargeted liquid chromatography-mass spectrometry metabolomics to investigate changes in muscle metabolic regulation. The partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) yielded the best results using the polar extracts, achieving a 75% average correct classification rate for predicting HighR and LowR. There was no signifncat differences in metabolomic profile at the basline. Our findings revealed several metabolic pathways, including branched-chain amino acid catabolism, tryptophan metabolism (indole and kynurenine pathways), the TCA cycle, gut-derived metabolites, carnitine shuttle metabolism as prominent pathways disrupted in LowR. We provide new insights and has the potential to identify and enhance interventions targeting muscle metabolism, ultimately improving muscle mass and strength to reduce the risk of sarcopenia and frailty in older age.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».