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Enregistrement W2161244174 · doi:10.1002/mus.24940

Effect of resistance ladder training on sparc expression in skeletal muscle of hindlimb immobilized rats

2015· article· en· W2161244174 sur OpenAlexaff
Jun Seok Son, Jang Hoe Kim, Hee-Jae Kim, Dong Hyun Yoon, Jin‐Soo Kim, Han Sol Song, Wook Song

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Science, ICT and Future Planning
Mots-clésHindlimbResistance trainingSkeletal muscleAnatomyMedicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Secreted protein acidic and rich in cysteine (SPARC) is associated with skeletal muscle atrophy. Here we examined possibility that resistance training could regulate SPARC expression in muscle atrophy in an immobilized hindlimb model. METHODS: Sprague-Dawley rats underwent resistance ladder training and hindlimb immobilization. Cross sectional area and grip strength were measured. SPARC protein levels in the plantaris and soleus, and serum after exercise and immobilization were then analyzed. RESULTS: Resistance training decreased body weight (P < 0.001) and increased muscle quality (P < 0.001). In the plantaris, muscle atrophy (31.82%) and up-regulated SPARC expression (P < 0.05) after immobilization were alleviated by resistance training. CONCLUSIONS: Resistance training led to suppression of SPARC expression in the plantaris and showed a pretraining effect in atrophied rat muscle. Thus, SPARC may play a pivotal role in muscle homeostasis. Muscle Nerve 53: 951-957, 2016.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,265 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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