Combinatory effects of siRNA-induced myostatin inhibition and exercise on skeletal muscle homeostasis and body composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inhibition of myostatin (Mstn) stimulates skeletal muscle growth, reduces body fat, and induces a number of metabolic changes. However, it remains unexplored how exercise training modulates the response to Mstn inhibition. The aim of this study was to investigate how siRNA-mediated Mstn inhibition alone but also in combination with physical activity affects body composition and skeletal muscle homeostasis. Adult mice were treated with Mstn-targeting siRNA and subjected to a treadmill-based exercise protocol for 4 weeks. Effects on skeletal muscle and fat tissue, expression of genes, and serum concentration of proteins involved in myostatin signaling, skeletal muscle homeostasis, and lipid metabolism were investigated and compared with Mstn(-/-) mice. The combination of siRNA-mediated Mstn knockdown and exercise induced skeletal muscle hypertrophy, which was associated with an upregulation of markers for satellite cell activity. SiRNA-mediated Mstn knockdown decreased visceral fat and modulated lipid metabolism similar to effects observed in Mstn(-/-) mice. Myostatin did not regulate its own expression via an autoregulatory loop, however, Mstn knockdown resulted in a decrease in the serum concentrations of myostatin propeptide, leptin, and follistatin. The ratio of these three parameters was distinct between Mstn knockdown, exercise, and their combination. Taken together, siRNA-mediated Mstn knockdown in combination with exercise stimulated skeletal muscle hypertrophy. Each intervention or their combination induced a specific set of adaptive responses in the skeletal muscle and fat metabolism which could be identified by marker proteins in serum.
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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 ».