Large-scale mRNA analysis of female skeletal muscles during 60 days of bed rest with and without exercise or dietary protein supplementation as countermeasures
Notice bibliographique
Résumé
Microgravity has a dramatic impact on human physiology, illustrated in particular, with skeletal muscle impairment. A thorough understanding of the mechanisms leading to loss of muscle mass and structural disorders is necessary for defining efficient clinical and spaceflight countermeasures. We investigated the effects of long-term bed rest on the transcriptome of soleus (SOL) and vastus lateralis (VL) muscles in healthy women (BRC group, n = 8), and the potential beneficial impact of protein supplementation (BRN group, n = 8) and of a combined resistance and aerobic training (BRE group, n = 8). Gene expression profiles were obtained using a customized microarray containing 6,681 muscles-relevant genes. A two-class statistical analysis was applied on 2,103 genes with consolidated expression in BRC, BRN, and BRE groups. We identified 472 and 207 mRNAs whose expression was modified in SOL and VL from BRC group, respectively. Further clustering analysis, identifying relevant biological mechanisms and pathways, reported five main subclusters. Three are composed of upregulated mRNAs involved mainly in nucleic acid and protein metabolism, and two made up of downregulated transcripts encoding components involved in energy metabolism. Exercise countermeasure demonstrated drastic compensatory effects, decreasing the number of differentially expressed mRNAs by 89 and 96% in SOL and VL, respectively. In contrast, nutrition countermeasure had moderate effects and decreased the number of differentially-expressed transcripts by 40 and 25% in SOL and VL. Together, these data present a systematic, global and comprehensive view of the adaptive response of female muscle to long-term atrophy.
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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 ».