Cytokine mRNA expression responses to resistance, aerobic, and concurrent exercise in sedentary middle-aged men
Notice bibliographique
Résumé
Concurrent resistance and aerobic exercise (CE) is recommended to ageing populations, though is postulated to induce diminished acute molecular responses. Given that contraction-induced cytokine mRNA expression reportedly mediates remunerative postexercise molecular responses, it is necessary to determine whether cytokine mRNA expression may be diminished after CE. Eight middle-aged men (age, 53.3 ±1.8 years; body mass index, 29.4 ± 1.4 kg·m(-2)) randomly completed (balanced for completion order) 8 × 8 leg extensions at 70% maximal strength (RE), 40 min of cycling at 55% of peak aerobic workload (AE), or (workload-matched) 50% RE and 50% AE (CE). Muscle (vastus lateralis) was obtained pre-exercise, and at 1 h and 4 h postexercise, and analyzed for changes of glycogen concentration, tumor necrosis factor (TNF)α, TNF receptor-1 and -2 (TNF-R1 and TNF-R2, respectively), interleukin (IL)-6, IL-6R, IL-1β, and IL-1 receptor-antagonist (IL-1ra). All exercise modes upregulated cytokine mRNA expression at 1 h postexercise comparably (TNFα, TNF-R1, TNF-R2, IL-1β, IL-6) (p < 0.05). Expression remained elevated at 4 h after RE and AE (p < 0.05), though returned to pre-exercise levels after CE (p > 0.05). Moreover, AE and RE upregulated IL-1β and IL-1ra expression, whereas CE upregulated IL-1β expression only (p < 0.05). Only AE reduced muscle glycogen concentration (p < 0.05), whilst upregulating receptor expression the greatest; though, IL-6R expression remained unchanged after all modes (p > 0.05). In conclusion, in middle-aged men, all modes induced commensurate cytokine mRNA expression at 1 h postexercise; however, only CE resulted in ameliorated expression at 4 h postexercise. Whether the RE or AE components of CE are independently or cumulatively sufficient to upregulate cytokine responses, or whether they collectively inhibit cytokine mRNA expression, remains to be determined.
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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) | 0,001 | 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 ».