Serial analysis of gene expression in the skeletal muscle of endurance athletes compared to sedentary men
Notice bibliographique
Résumé
Physical exercise produces several adaptive changes in skeletal muscle. However, the molecular mechanisms of these effects are poorly understood. We performed serial analysis of gene expression (SAGE) to quantify the global gene expression profile in sedentary and endurance-trained muscle. A total of 10869 SAGE tags was sequenced and represented 4727 genes. The genes most expressed in muscle are mainly involved in contraction and energy metabolism. Thirty-three genes were differentially expressed between endurance athletes and sedentary individuals. Four genes such as myosin binding protein C fast-type, glycogen phosphorylase, and pyruvate kinase were expressed less in endurance athletes, whereas eight genes coding for expressed sequence tag similar to (EST) crystallin alpha B, EST myosin light chain 2, EST surfactant pulmonary-associated protein A1, EST thrombospondin, EST fructose-bisphosphate aldolase A, EST cytochrome oxidase 1, NADH dehydrogenase 3, and G8 protein were up-regulated. Most of the up-regulated tags corresponded to novel genes. On the other hand, different isoforms of fructose-bisphosphate aldolase A were also differentially expressed. The current study underlying the most highly expressed genes allows a better understanding of global muscle characteristics in normal and endurance-trained individuals. Moreover, the current data suggest novel candidate genes that may be responsible for enhanced endurance performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».