Endurance Training‐mediated Differential Regulation of miRNAs in Skeletal Muscle of Lean and Obese Men
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs (miRNAs) are evolutionarily conserved small non‐coding RNA species involved in post‐transcriptional gene regulation. In skeletal muscle, an acute bout of endurance exercise differentially alters miRNA species that regulate transcriptional networks involved in mitochondrial biogenesis, glucose and fatty acid metabolism, and muscle remodeling. The purpose of this study was to assess the expressional profile of targeted miRNAs following 3‐mo of endurance training in sedentary lean and obese men (N=5/group). The expression of miR‐ 100, 144, 190, 424, 668, and 923 was measured in the vastus lateralis before and after the program. Basal expression of miR‐424 was 160% greater (P<0.02), whereas miR‐144 was reduced by 77% (P=0.06) in the obese compared to the lean group. Endurance training significantly increased the expression of miR‐424 in both groups (P<0.01). Interestingly, the expression of miR‐144 in the obese was normalized to lean controls post endurance training (P=0.06). No changes were observed in miR‐100, 190, 668, and 923. We conclude that investigation of these molecules and their genetic targets may potentially identify new pathways involved in the pathology of complex metabolic diseases, improving our understanding of metabolic disorders and influence future approaches to the treatment of obesity. Research supported by CIHR.
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 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 ».