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Enregistrement W2867704153 · doi:10.1139/apnm-2018-0146

Low-intensity resistance training with partial blood flow restriction and high-intensity resistance training induce similar changes in skeletal muscle transcriptome in elderly humans

2018· article· en· W2867704153 sur OpenAlexvenueno aff
Felipe C. Vechin, Cleiton Augusto Libardi, Miguel Soares Conceição, Felipe Damas, Cláudia Regina Cavaglieri, Mara Patrícia Traina Chacon‐Mikahil, Luiz Lehmann Coutinho, Sónia C. S. Andrade, M T Neves, Hamilton Roschel, Valmor Tricoli, Igor L. Baptista, Anselmo A. Moriscot, Carlos Ugrinowitsch

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flow restrictionTranscriptomeResistance trainingSkeletal muscleBiologyGeneHigh-intensity interval trainingMedicinePhysical medicine and rehabilitationPhysiologyGene expressionEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aimed to investigate the mechanisms underlying muscle growth after 12 weeks of resistance training performed with blood flow restriction (RT-BFR) and high-intensity resistance training (HRT) in older individuals. Participants were allocated into the following groups: HRT, RT-BFR, or a control group. High-throughput transcriptome sequencing was performed by the Illumina HiSeq 2500 platform. HRT and RT-BFR presented similar increases in the quadriceps femoris cross-sectional area, and few genes were differently expressed between interventions. The small differences in gene expression between interventions suggest that similar mechanisms may underpin training-induced muscle growth.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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