Twenty-one days of low-intensity eccentric training improve morphological characteristics and function of soleus muscles of mdx mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Duchene muscular dystrophy (DMD) is caused by the absence of the protein dystrophin, which leads to muscle weakness, progressive degeneration, and eventually death due to respiratory failure. Low-intensity eccentric training (LIET) has been used as a rehabilitation method in skeletal muscles after disuse. Recently, LIET has also been used for rehabilitating dystrophic muscles, but its effects are still unclear. The purpose of this study was to investigate the effects of 21 days of LIET in dystrophic soleus muscle. Thirty-six male mdx mice were randomized into six groups (n = 6/each): mdx sedentary group; mdx training group-3 days; mdx training group-21 days; wild-type sedentary group; wild-type training group-3 days and wild-type training group-21 days. After the training sessions, animals were euthanized, and fragments of soleus muscles were removed for immunofluorescence and histological analyses, and measurements of active force and Ca2+ sensitivity of the contractile apparatus. Muscles of the mdx training group-21 days showed an improvement in morphological characteristics and an increase of active force when compared to the sedentary mdx group. The results show that LIET can improve the functionality of dystrophic soleus muscle in mice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».