Puberty Effects on NK Cell Responses to Exercise and Carbohydrate Intake in Boys
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Previous research has demonstrated that younger versus older animals and humans experience smaller perturbations in natural killer (NK) cells in response to physiological stress. PURPOSE: To determine whether the smaller perturbations in NK cells induced by strenuous exercise and carbohydrate (CHO) intake, previously reported in children, are influenced by puberty. METHODS: Twenty 12-yr-old boys, distinguished as prepubertal (Tanner (T) 1, N = 7), early pubertal (T2, N = 7), or pubertal (T3-5, N = 6), cycled for 60 min at 70% VO(2max) while drinking 6% CHO (CT) or flavored water (WT). Blood was collected at rest and during (30 and 60 min) and following (30 and 60 min) exercise to identify NK cells as CD3(-)CD56(dim) or CD3(-)CD56(dim). CD69 expression on CD3(-)CD56(+) cells was also determined. RESULTS: A puberty x CHO x exercise interaction was found for the proportion, but not number, of CD56(dim) cells (P = 0.06). CD56(dim) cell counts were lower in CT versus WT (P < 0.001). Responses of CD56(bright) proportions (P = 0.007) and counts (P = 0.03) depended on pubertal status, but not CHO. The CD56(bright):CD56(dim) ratio remained stable during exercise, but during recovery was higher in T1 and T3-5 versus T2 (P = 0.08) and in CT versus WT (P = 0.04). During recovery, CD3(-)CD56(+) cells expressed higher levels of CD69 (P = 0.01), with no change in the proportion of CD69(+) cells. CONCLUSION: These results confirm the influence of puberty on the distribution of NK cell subsets in response to exercise and CHO intake. Increased CD69 expression suggests that NK cells increase activation status during recovery from physiological stress.
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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) | 0,003 | 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 ».