Different responses of apoptotic, inflammatory and heat shock protein gene expression to a single bout of high-intensity interval exercise between physically active and inactive men
Notice bibliographique
Résumé
High mechanical load of muscles may induce muscular apoptosis on the one hand and adaptation to exercise on the other. This study aimed to explore whether changes of circulatory levels of inflammation, apoptosis and heat shock proteins (HSPs) messenger RNA (mRNA) following single bout of high-intensity interval exercise (HIIE) differs between physically active (PA) and inactive (PI) men. Nine PA and 9 PI (peak oxygen consumption: 2.6 ± 0.4 vs. 2.0 ± 0.2 L·min −1 ) healthy men (age: 28.7 ± 6.3 vs. 30.2 ± 4.5 years and body mass index: 2.6 ± 2.1 vs. 23.3 ± 2.8 kg·m −2 ) performed HIIE, comprising 4 repeats of a Wingate test (load: 0.050 kg·kg −1 body weight). Blood samples were collected before exercise, 5 min after HIIE, and 24 h after HIIE for measuring mRNA of inflammation markers interleukin-6 (IL-6) and tumor necrosis factor alpha (TNFα), apoptosis markers including Bcl-2, Bax, and HSP27, HSP60, HSP70, HSP90 using quantitative real-time PCR analysis. Post-HIIE IL-6, TNFα and HSP60 were higher in the PI than the PA group 5 min after exercise (p = 0.003, effect size (ES) = 1.59; p = 0.007, ES = 1.59 and p = 0.027, ES = 1.10 respectively). HSP70 acutely increased only in the PA group (p = 0.024, ES = 1.20). The increase in Bcl-2 (p = 0.047, ES = 1.08) and Bax (p = 0.024, ES = 1.20) levels were higher in the PI group 5 min after HIIE. The present study indicated that the response of inflammatory, apoptosis and HSP gene expressions to HIIE in blood of healthy male volunteers strongly depends on their level of regular physical activity. Novelty: Blood IL-6 and HSP60 mRNA levels following high intensity exercise may indicate metabolic stress. Increased blood HSP70 mRNA in physically active men may show an alternative apoptosis suppression pathway.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».