Exercise training enhances the skeletal muscle response to radiation‐induced oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
Overproduction of reactive oxygen species (ROS) can damage cellular macromolecules and lead to cellular dysfunction or death. Exercise training induces beneficial adaptations in skeletal muscle that may reduce cellular damage from exposure to ROS. To determine the response of exercise-conditioned muscle to acute increases in ROS, four groups of mice were used: non-trained (NT, n = 12); NT + high-dose radiation (HDR, n = 3); exercise-trained (EX, n = 13, 3 days/week for 10 weeks, 10 m/min to 18 m/min); and EX + HDR (n = 3/group). Quadriceps muscle was harvested 3-5 days following the last exercise bout in the training program for measurement of antioxidant enzyme and metabolic enzyme activity. Total superoxide dismutase (41%), and manganese sodium oxide dismutase (51%) activities were significantly increased in radiation-challenged EX mice as compared with unchallenged EX mice (all P ≤ 0.05). No such increase was observed in NT mice. Citrate synthase (42%) and cytochrome c oxidase (38%) activities were both elevated in radiation-challenged EX mice as compared with unchallenged EX mice (both P < 0.05), and no such increase was observed in NT. We demonstrate that preconditioning skeletal muscle with EX enhances the response of antioxidant and mitochondrial enzymes to radiation.
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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) | 0,002 | 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 ».