Co‐expression of IGF‐1 family members with myogenic regulatory factors following acute damaging muscle‐lengthening contractions in humans
Notice bibliographique
Résumé
Muscle regeneration following injury is dependent on the ability of muscle satellite cells to activate, proliferate and fuse with damaged fibres. This process is controlled by the myogenic regulatory factors (MRF). Little is known about the temporal relation of the MRF with the expression of known myogenic growth factors (i.e. IGF-1) in humans following muscle damage. Eight subjects (20.6 +/- 2.1 years; 81.4 +/- 9.8 kg) performed 300 lengthening contractions (180 deg s(-1)) of their knee extensors in one leg on a dynamometer. Blood and muscle samples were collected before and at 4 (T4), 24 (T24), 72 (T72) and 120 h (T120) post-exercise. Mechano growth factor (MGF), IGF-1Ea and IGF-1Eb mRNA were quantified. Serum IGF-1 did not change over the post-exercise time course. IGF-1Ea and IGF-1Eb mRNA increased approximately 4- to 6-fold by T72 (P < 0.01) and MGF mRNA expression peaked at T24 (P = 0.005). MyoD mRNA expression increased approximately 2-fold at T4 (P < 0.05). Myf5 expression peaked at T24 (P < 0.05), while MRF4 and myogenin mRNA expression peaked at T72 (P < 0.05). Myf5 expression strongly correlated with the increase in MGF mRNA (r(2) = 0.83; P = 0.03), while MRF4 was correlated with both IGF-1Ea and -Eb (r(2) = 0.90; r(2) = 0.81, respectively; P < 0.05). Immunofluorescence analysis showed IGF-1 protein expression localized to satellite cells at T24, and to satellite cells and the myofibre at T72 and T120; IGF-1 was not detected at T0 or T4. These results suggest that the temporal response of MGF is probably related to the activation/proliferation phase of the myogenic programme as marked by an increase in both Myf5 and MyoD, while IGF-1Ea and -Eb may be temporally related to differentiation as marked by an increase in MRF4 and myogenin expression following acute muscle damage.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».