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Enregistrement W2940631805 · doi:10.3390/jcm8050578

The Beneficial Effect of Acute Exercise on Motor Memory Consolidation is Modulated by Dopaminergic Gene Profile

2019· article· en· W2940631805 sur OpenAlexaff
Lasse Christiansen, Richard Thomas, Mikkel Malling Beck, Jessica Pingel, Jeppe Dyrberg Andersen, Cameron S. Mang, Mads Alexander Just Madsen, Marc Roig, Jesper Lundbye‐Jensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationJewish Rehabilitation HospitalUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNordea-fondenSundhed og Sygdom, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésDopaminergicDopamineMemory consolidationMedicineNeuroscienceConsolidation (business)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When aerobic exercise is performed following skilled motor practice, it can enhance motor memory consolidation. Previous studies have suggested that dopamine may play a role in motor memory consolidation, but whether it is involved in the exercise effects on consolidation is unknown. Hence, we aimed to investigate the influence of dopaminergic pathways on the exercise-induced modulation of motor memory consolidation. We compared the effect of acute exercise on motor memory consolidation between the genotypes that are known to affect dopaminergic transmission and learning. By combining cluster analyses and fitting linear models with and without included polymorphisms, we provide preliminary evidence that exercise benefits the carriers of alleles that are associated with low synaptic dopamine content. In line with previous reports, our findings implicate dopamine as a modulator of the exercise-induced effects on motor memory consolidation, and suggest exercise as a potential clinical tool to counteract low endogenous dopamine bioavailability. Further experiments are needed to establish causal relations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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