《应用数学学报》
科学家开发了一种数学模型,可以预测锻炼肌肉的最佳方式。
剑桥大学的研究人员使用理论生物物理学方法建立了模型,可以告诉人们肌肉增长多少以及特定运动量需要多长时间。最后,他们计划基于该模型开发一个运动指导应用程序......
剑桥团队此前发现,肌肉中有一种叫做肌联蛋白的成分,负责产生影响肌肉生长的化学信号。
发表在《生物物理学》上的论文指出,对于每个人来说,阻力训练都有一个最佳的重量。肌肉只能在短时间内接近其最大负荷,而正是随着时间的推移,综合负荷激活了细胞信号通路,从而合成了新的肌肉蛋白质。但如果低于一定值,负载不足以造成大量信号传输,必须加倍锻炼时间来补偿。该临界负荷的值可能取决于个体的特定生理结构。
“我们都知道运动可以锻炼肌肉。或者我们真的知道吗?”剑桥大学卡文迪什实验室的尤金·泰伦杰夫教授说,他是该论文的作者之一。 “令人惊讶的是,人们对为什么或如何锻炼肌肉知之甚少:谣言和个人经验很多,但确凿或证实的数据很少。”
重复次数越多或者频率越高,肌肉增长越大。然而,即使是看整块肌肉,当我们将注意力转向单块肌肉或其单个纤维时,肌肉如何生长以及它会增长多少,这两个问题变得更加困难。
肌肉由单独的细丝组成。它们只有 2 微米长,直径不到 1 微米,比肌肉细胞还小。 “正因为如此,肌肉生长的部分解释必须在分子尺度上。”合著者尼尔·伊巴塔说。 “肌肉中主要结构分子之间的相互作用大约在 50 年前才被拼凑起来。如何将较小的辅助蛋白质加入其中仍然不完全清楚。”
这是因为数据非常罕见:人的生理和行为是非常不同的,所以几乎不可能比较真人的肌肉。尺寸变化是受控实验。特伦特夫说:“你可以提取肌肉细胞并单独观察这些细胞,但这忽略了其他问题,比如运动时的氧气和葡萄糖水平。将它们作为一个整体来看是非常困难的。”
特伦特夫和他的同事几年前开始研究机械诱导的机制——细胞感知环境中机械线索的能力。这项研究引起了英国体育研究所的关注,他们对这项研究对肌肉康复可能产生的影响很感兴趣。
2018 年,剑桥大学的研究人员启动了一个关于肌肉细丝中的蛋白质在压力下如何变化的项目。他们发现主要的肌肉成分肌动蛋白和肌球蛋白缺乏信号分子的结合点,因此第三丰富的肌肉成分——肌球蛋白——负责信号作用力的变化。
每当分子的一部分处于张力状态足够长的时间时,它就会切换到不同的状态,从而暴露先前隐藏的区域。如果该区域可以与参与细胞信号传输的小分子结合,就会激活该分子并产生化学信号链。肌肽是一种巨大的蛋白质。当肌肉被拉伸时,大部分是伸展的,但是当肌肉收缩时,小部分分子也处于紧张状态。这部分肌联蛋白包含所谓的肌联蛋白激酶域,它会产生影响肌肉生长的化学信号。
如果它受到更大的力,或者在相同的力下保持更长的时间,分子就更有可能被打开。这两种情况都会增加激活信号分子的数量。然后这些分子会诱导更多信使 RNA 的合成,从而产生新的肌肉蛋白质,肌肉细胞的横截面会增加。
井畑本人也是一名热衷于运动的运动员。他说:“我很高兴对肌肉增长的原因和方法有了更好的了解。避免低效的锻炼计划可以节省大量的时间和资源,并通过定期的高价值训练最大限度地发挥运动员的潜力。给定一个具体的运动员可以达到的数量。”
Trentev 和 Ibata 着手构建一个可以定量预测肌肉增长的数学模型。他们从一个简单的模型开始,该模型记录了肌联蛋白分子如何在力的作用下开启并启动信号级联。他们使用显微镜数据来确定概率,即肌肽激酶单元在力的作用下打开或关闭并激活信号分子的可能性。
然后他们使用额外的信息,例如代谢能量交换,以及重复长度和恢复,使模型更加复杂。该模型与以往长期研究的数据吻合较好。
“我们的模型为肌肉生长主要发生在最大负荷的 70% 的观点提供了生理基础,这是阻力训练背后的科学。低于这个值,开口钛蛋白激酶的速率将急剧下降,机械敏感信号的出现将被排除。超过这个值,快速消耗将阻止良好的结果。我们的模型已经对此进行了定量预测。”
Fionn MacPartlin,英国体育学院的高级力量和体能教练说:“精英运动员面临的挑战之一是在平衡能量成本等相关因素的同时最大限度地适应。这项工作使我们能够了解肌肉如何感知和反应的潜在机制加载。要了解更多信息,这可以帮助我们更具体地设计干预措施来实现这些目标。”
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