Excessive training is associated with endoplasmic reticulum stress but not apoptosis in the hypothalamus of mice
Notice bibliographique
Résumé
Downhill running-based overtraining model increases the hypothalamic levels of IL-1β, TNF-α, SOCS3, and pSAPK-JNK. The aim of the present study was to verify the effects of 3 overtraining protocols on the levels of BiP, pIRE-1 (Ser724), pPERK (Thr981), pelF2α (Ser52), ATF-6, GRP-94, caspase 4, caspase 12, pAKT (Ser473), pmTOR (Ser2448), and pAMPK (Thr172) proteins in the mouse hypothalamus. The mice were randomized into the control, overtrained by downhill running (OTR/down), overtrained by uphill running (OTR/up), and overtrained by running without inclination (OTR) groups. After the overtraining protocols (i.e., at the end of week 8), hypothalamus was removed and used for immunoblotting. The OTR/down group exhibited increased levels of all of the analyzed endoplasmic reticulum stress markers in the hypothalamus at the end of week 8. The OTR/up and OTR groups exhibited increased levels of BiP, pIRE-1 (Ser724), and pPERK (Thr981) in the hypothalamus at the end of week 8. There were no significant differences in the levels of caspase 4, caspase 12, pAKT (Ser473), pmTOR (Ser2448), and pAMPK (Thr172) between the experimental groups at the end of week 8. In conclusion, the 3 overtraining protocols increased the endoplasmic reticulum stress at the end of week 8.
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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 ».