Natural killer cell lytic activity and CD56<sup>dim</sup>and CD56<sup>bright</sup>cell distributions during and after intensive training
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the impact of intensive training for competitive sports on natural killer (NK) cell lytic activity and subset distribution. Eight female college-level volleyball players undertook 1 mo of heavy preseason training. Volleyball drills were performed 5 h/day, 6 days/wk. Morning resting blood samples were collected before training (Pre), on the 10th day of training (During), 1 day before the end of training (End), and 1 wk after intensive training had ceased (Post). CD3(-)CD16(bright)CD56(dim) (CD56(dim) NK), CD3(-)CD16(dim/-)CD56(bright) NK (CD56(bright) NK), and CD3(+)CD16(-)CD56(dim) (CD56(dim) T) cells in peripheral blood were determined by flow cytometry. The circulating count of CD56(dim) NK cells (the predominant population, with a high cytotoxicity) did not change, nor did the counts for other leukocyte subsets. However, counts for CD56(bright) NK and CD56(dim) T cells (subsets with a lower cytotoxicity) increased significantly (P < 0.01) in response to the heavy training. Overall NK cell cytotoxicity decreased from Pre to End (P = 0.002), with a return to initial values at Post. Lytic units per NK cell followed a similar pattern (P = 0.008). Circulating levels of interleukin-6, interferon-gamma, and tumor necrosis factor-alpha remained unchanged. These results suggest that heavy training can decrease total NK cell cytotoxicity as well as lytic units per NK cell. Such effects may reflect in part an increase in the proportion of circulating NK cells with a low cytotoxicity.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle