Exercise Intensity and Recovery on Circulating Brain-derived Neurotrophic Factor
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) is an exercise-induced neurotropin mediating neuroprotection and synaptic plasticity. Although exercise intensity is implicated as a potentially important mediator of BNDF release after exercise, the optimal exercise stimulus (interval vs continuous) and intensity (submaximal vs supramaximal) for augmenting circulating BDNF levels remains unknown. Irisin, an exercise-driven myokine, may also contribute to neuroprotection by upregulating BDNF. PURPOSE: To examine the response and recovery of plasma BDNF and irisin after acute exercise of differing intensities. METHODS: Eight males (23.1 ± 3.0 yr of age; V˙O2max 51.2 ± 4.4 mL·kg·min) completed four acute exercise sessions: 1) moderate-intensity continuous training (MICT, 65% V˙O2max); 2) vigorous-intensity continuous training (VICT, 85% V˙O2max); 3) sprint interval training (SIT, "all out"); and 4) no exercise (CTRL). Blood was collected preexercise as well as immediately, 30 min, and 90 min postexercise. Plasma BDNF and irisin were assessed with commercially available enzyme-linked immunosorbent assay kits. RESULTS: Plasma BDNF levels increased immediately after exercise in the SIT group (P < 0.0001) with plasma concentrations recovering 30 and 90 min postexercise. The BDNF levels after MICT were reduced 30 min postexercise compared with immediately postexercise (P = 0.0189), with no other changes across time points in MICT and VICT groups. Plasma BDNF area under the curve in SIT was significantly higher compared with CTRL, MICT, and VICT (P = 0.0020). No changes in plasma irisin across exercise groups and time points were found (P > 0.9999). CONCLUSIONS: Plasma BDNF levels increased in an intensity-dependent manner with SIT eliciting the highest BDNF concentration immediately postexercise. These results identify SIT as a time-efficient exercise modality to promote brain health through BDNF release.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».