Changes In The Proportion Of Cd56dim And Cd56bright Natural Killer Cells During Incremental Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Our previous research has shown changes in the proportions of natural killer (NK) cell subsets with different cy to toxic ities during one month of intensive training. These changes could partly explain an observed decrease in lytic units per NK cell at the end of training. There has been no report on changes in NK cell subset proportions during an acute bout of exercise. Researcher indicated that the increase in NK cell cytolytic activity following vigorous exercise was less than that expected from the associated increase in NK cell counts. PURPOSE We investigated the cell counts and the relative proportions of CD3-CD16brightCD56dim (CD56dim) and CD3-CD16dim/-CD56bright (CD56bright) NK cells during an incremental exercise to test the hypothesis that high-intensity exercise induces an increase in the proportion of low cytotoxic NK cells in the peripheral blood. METHODS Nine male students exercised on a cycle ergometer for 5 min at 50, 90, 120 and 140% ventilatory threshold (VT)-VO. Blood samples were taken at rest and at the end of each exercise-intensity stage. The phenotypes of circulating NK cells were determined by flow cytometry. RESULTS Both CD56dim (cells with high cytotoxicity, p<0.001) and CD56bright (cells with low cytotoxicity, p<0.02) cell counts increased exponentially as exercise intensity increased. Total NK cell cytolytic activity followed a corresponding pattern (p<0.001). The proportion of CD56dim NK cell expressed as a percentage of total lymphocyte counts increased significantly (p<0.001). In contrast, the percentage of CD56bright NK cells remained unchanged throughout the experiments. CONCLUSIONS These results suggest that a bout of high-intensity exercise did not induce an increase in the proportion of the CD56bright NK cell subset with low cytolytic activities. Supported by Meiji Life Insurance Company.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».