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Enregistrement W2140154586 · doi:10.1152/japplphysiol.00901.2010

High responders to resistance exercise training demonstrate differential regulation of skeletal muscle microRNA expression

2010· article· en· W2140154586 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal musclemicroRNAResistance trainingGene expressionBiologyMedicineInternal medicineEndocrinologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNA), small noncoding RNA molecules, may regulate protein synthesis, while resistance exercise training (RT) is an efficient strategy for stimulating muscle protein synthesis in vivo. However, RT increases muscle mass, with a very wide range of effectiveness in humans. We therefore determined the expression level of 21 abundant miRNAs to determine whether variation in these miRNAs was able to explain the variation in RT-induced gains in muscle mass. Vastus lateralis biopsies were obtained from the top and bottom ∼20% of responders from 56 young men who undertook a 5 day/wk RT program for 12 wk. Training-induced muscle mass gain was determined by dual-energy X-ray absorptiometry, and fiber size was evaluated by histochemistry. The expression level of each miRNA was quantified using TaqMan-based quantitative PCR, with the analysis carried out in a blinded manner. Gene ontology and target gene profiling were used to predict the potential biological implications. Of the 21 mature miRNAs examined, 17 were stable during RT in both groups. However, miR-378, miR-29a, miR-26a, and miR-451 were differentially expressed between low and high responders. miR-378, miR-29a, and miR-26a were downregulated in low responders and unchanged in high responders, while miR-451 was upregulated only in low responders. Interestingly, the training-induced change in miR-378 abundance was positively correlated with muscle mass gains in vivo. Gene ontology analysis of the target gene list of miR-378, miR-29a, miR-26a, and miR-451, from the weighted cumulative context ranking methodology, indicated that miRNA changes in the low responders may be compensatory, reflecting a failure to "activate" growth and remodeling genes. We report, for the first time, that RT-induced hypertrophy in human skeletal muscle is associated with selected changes in miRNA abundance. Our analysis indicates that miRNAs may play a role in the phenotypic change and pronounced intergroup variation in the RT response.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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