Human hair follicle transcriptome profiling: a minimally invasive tool to assess molecular adaptations upon low‐volume, high‐intensity interval training
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity interval training (HIIT) has become a popular fitness training approach under both civilian and military settings. Consisting of brief and intense exercise intervals, HIIT requires less time commitment yet is able to produce the consistent targeted physical adaptations as conventional endurance training. To effectively characterize and monitor HIIT-induced cellular and molecular responses, a highly accessible yet comprehensive biomarker discovery source is desirable. Both gene differential expression (DE) and gene set (GS) analyses were conducted using hair follicle transcriptome established from pre and postexercise subjects upon a 10-day HIIT program by RNA-Seq, Comparing between pre and posttraining groups, differentially expressed protein coding genes were identified. To interpret the functional significance of the DE results, a comprehensive GS analysis approach featuring multiple algorithms was used to enrich gene ontology (GO) terms and KEGG pathways. The GS analysis revealed enriched themes such as energy metabolism, cell proliferation/growth/survival, muscle adaptations, and cytokine–cytokine interaction, all of which have been previously proposed as HIIT responses. Moreover, related cell signaling pathways were also measured. Specifically, G-protein-mediated signal transduction, phosphatidylinositide 3-kinases (PI3K) – protein kinase B (PKB) and Janus kinase (JAK) – Signal Transducer and Activator of Transcription (STAT) signaling cascades were over-represented. Additionally, the RNA-Seq analysis also identified several HIIT-responsive microRNAs (miRNAs) that were involved in regulating hair follicle-specific processes, such as miR-99a. For the first time, this study demonstrated that both existing and new biomarkers like miRNA can be explored for HIIT using the transcriptomic responses exhibited by the hair follicle.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».