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Enregistrement W2258247492 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.758.7

Progressive exercise training protects bone marrow stem cells from radiation‐induced damage

2008· article· en· W2258247492 sur OpenAlexafffund
Michael De Lisio, Nghi Phan, Doug Boreham, Gianni Parise

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésBasal (medicine)Bone marrowMedicineTreadmillStem cellAdaptive responseBone Marrow Stem CellInternal medicineBiologyCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise training is known to induce an adaptive response in numerous tissues, however, the effects of exercise training on bone marrow stem cells (BMSC) is unknown. The purpose of this study was to determine if exercise training produced adaptations in BMSC and if this adaptive response could protect against subsequent high levels of ROS. C57Bl/6 mice were divided into the following groups (n=6 per group): treadmill running (EX), treadmill running and low dose radiation (ExLDR), and control (CON). Following 10 weeks of intervention half the mice in each group were exposed to a high dose radiation (HDR) challenge. Exercise training did not affect the basal number of double strand breaks (DSB) as determined by Gamma H2AX foci, but resulted in significantly fewer DSB in response to HDR, in vitro . Furthermore, exercise training significantly decreased both the basal number of micronucleated reticulocytes (MN‐RET) as well as the number of MN‐RET in response to HDR, in vivo . Interestingly, exercise was able to prevent the increase in basal MN‐RET in the mice exposed to 10 weeks of LDR. In conclusion, progressive exercise training was sufficient to protect BMSC from high doses of radiation. This research was funded by US DOE, Low Dose Research Program (DE‐FG02‐07ER64343) and NSERC.

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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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