Effect of 10-day forced treadmill training on neurotrophic factors in experimental autoimmune encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
The impact of exercise on disease progression in multiple sclerosis (MS) is unclear. In the present study, we evaluated the clinical effects of forced wheel running on rats induced with experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), a model of MS. Female Lewis rats (n = 40) were randomly assigned to 1 of 4 groups prior to inoculation: EAE exercise (EAE-Ex), EAE sedentary (EAE-Sed), control exercise (Con-Ex), or control sedentary (Con-Sed). Exercise training was composed of forced treadmill running at increasing intensity across 10 consecutive days. No significant differences in clinical disability were observed in the EAE groups at the conclusion of this study. Furthermore, no significant differences in brain mass were observed across groups. Analysis of brain tissue proteins revealed that tumour necrosis factor-α (TNF-α) concentrations were higher in both EAE groups compared with the control groups (p < 0.05); however, no significant differences were seen between the EAE-Ex and EAE-Sed groups. The Con-Ex group had lower whole-brain TNF-α compared with the Con-Sed group (p < 0.05). Nerve growth factor concentrations were greater in the EAE-Ex animals compared with both control groups (p < 0.05 for both). No differences were seen in brain-derived neurotrophic factor. Our results indicate that aerobic exercise can modulate the proteins associated with disability in EAE; however, further research is required to understand the total impact of exercise on EAE disability and disease progression.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».