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Enregistrement W2910611315 · doi:10.1113/ep087401

Repeatability of exercise‐induced changes in mRNA expression and technical considerations for qPCR analysis in human skeletal muscle

2019· article· en· W2910611315 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of GuelphSaint John Regional HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRepeatabilitySkeletal muscleMessenger RNAHuman muscleBiologyComputational biologyInternal medicineEndocrinologyMedicineChemistryGeneticsGeneChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New Findings What is the central question of this study? Are individual changes in exercise‐induced mRNA expression repeatable (i.e. representative of the true response to exercise rather than random error)? What is the main finding and its importance? Exercise‐induced changes in mRNA expression are not repeatable even under identical experimental conditions, thereby challenging the use of mRNA expression as a biomarker of adaptive potential and/or individual responsiveness to exercise. Abstract It remains unknown if (1) the observed change in mRNA expression reflects an individual's true response to exercise or random (technical and/or biological) error, and (2) the individual responsiveness to exercise is protocol‐specific. We examined the repeatability of skeletal muscle PGC‐1α, PDK4, NRF‐1, VEGF‐A, HSP72 and p53 mRNA expression following two identical endurance exercise (END) bouts (END‐1, END‐2; 30 min of cycling at 65% of peak work rate (WR peak ), n = 11) and inter‐individual variability in PGC‐1α and PDK4 mRNA expression following END and sprint interval training (SIT; 8 × 20 s cycling intervals at ∼170% WR peak , n = 10) in active young males. The repeatability of key gene analysis steps (RNA extraction, reverse transcription, qPCR) and within‐sample fibre‐type distribution ( n = 8) was also determined to examine potential sources of technical error in our analyses. Despite highly repeatable exercise bout characteristics (work rate, heart rate, blood lactate; ICC > 0.71; CV < 10%; r > 0.85, P < 0.01), gene analysis steps (ICC > 0.73; CV < 24%; r > 0.75, P < 0.01), and similar group‐level changes in mRNA expression, individual changes in PGC‐1α, PDK4, VEGF‐A and p53 mRNA expression were not repeatable (ICC < 0.22; CV > 20%; r < 0.21). Fibre‐type distribution in two portions of the same muscle biopsy was highly variable and not significantly related (ICC = 0.39; CV = 26%; r = 0.37, P = 0.37). Since individual changes in mRNA expression following identical exercise bouts were not repeatable, inferences regarding individual responsiveness to END or SIT were not made. Substantial random error exists in changes in mRNA expression following acute exercise, thereby challenging the use of mRNA expression for analysing individual responsiveness to exercise.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,368

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,310 · 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