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Enregistrement W2332090007 · doi:10.1249/01.mss.0000401897.15310.31

Impact of Acute Exercise on Natural Killer Cell Subset Distributions in Selected Mouse Tissues

2011· article· en· W2332090007 sur OpenAlexaff
Masatoshi Suzui, Kazuyoshi Takeda, Yoshihiro Hayakawa, Hideo Yagita∥, Ko Okumura, Pang N. Shek, Roy J. Shephard

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeripheral blood mononuclear cellSpleenImmunologyNatural killer cellTumor necrosis factor alphaMonoclonal antibodyReceptorCellBiologyAntibodyMedicineInternal medicineCytotoxic T cellIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Natural killer (NK) cells can be divided into several subsets, based on the expression intensity of cell surface markers. In mice, CD11b (Mac-1) expression is a marker of maturation and the tumor necrosis factor receptor superfamily member CD27 is a functional marker. Mouse Mac-1hi and CD27lo NK cells have similarities to human CD56dim NK cells and CD27hi NK cells are similar to human CD56bright NK cells (Hayakawa et al., Immunol Rev, 2006). However, little is known about distribution of these NK cell subsets between various tissues under stressful conditions. We thus examined the impact of acute exercise on mouse NK cell subset distributions in the blood, lungs, liver and spleen. METHODS: Male C57B/6 mice (7-8wk of age) were exercised on a treadmill for 30 min at 0% grade and a speed of 35 m/min. Animals were sacrificed without exercise (PRE, n=4), just after exercise (END, n=4), 30 min after exercise (POST 30, n=3) and 120 min after exercise (Post 120, n=3). Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from the aforementioned tissues were isolated and were incubated with monoclonal antibodies. Flow cytometric analysis was performed to determine the cell subsets. Data were analyzed for statistical significance by using one-factor ANOVA. RESULTS: In blood, the collected number of PBMCs increased at END (p=0.0360) but returned to baseline at POST 30. The opposite pattern was observed in the spleen. There were no significant time-related changes in the absolute number of PBMCs in the lungs and liver. There were no changes in subset proportions (T, NK, NKT) in any tissues. However, altered proportions of NK cell subsets were observed in the liver. Thus, proportions of Mac-1lo CD27lo NK cells were significantly increased (p=0.0012) at POST 30 (p=0.0005) and POST 120 (p=0.0255), and those of Mac-1lo CD27hi NK cells were significantly elevated (p=0.0234) at POST 120 (p=0.0096). CONCLUSION: These results suggested that mouse lymphocyte were mobilized in both the blood and the spleen during acute exercise. In addition, exercise had delayed impact on NK cell subsets distribution in the liver. This study was supported by the Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Japan Society for the Promotion of Science, No. 21300257.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,295 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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