Angiotensin‐Converting Enzyme 2 (SARS‐CoV‐2 receptor) expression in human skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to determine the levels of skeletal muscle angiotensin‐converting enzyme 2 (ACE2, the SARS‐CoV‐2 receptor) protein expression in men and women and assess whether ACE2 expression in skeletal muscle is associated with cardiorespiratory fitness and adiposity. The level of ACE2 in vastus lateralis muscle biopsies collected in previous studies from 170 men (age: 19–65 years, weight: 56–137 kg, BMI: 23–44) and 69 women (age: 18–55 years, weight: 41–126 kg, BMI: 22–39) was analyzed in duplicate by western blot. VO 2 max was determined by ergospirometry and body composition by DXA. ACE2 protein expression was 1.8‐fold higher in women than men ( p = 0.001, n = 239). This sex difference disappeared after accounting for the percentage of body fat (fat %), VO 2 max per kg of legs lean mass (VO 2 max‐LLM) and age ( p = 0.47). Multiple regression analysis showed that the fat % (β = 0.47) is the main predictor of the variability in ACE2 protein expression in skeletal muscle, explaining 5.2% of the variance. VO 2 max‐LLM had also predictive value (β = 0.09). There was a significant fat % by VO 2 max‐LLM interaction, such that for subjects with low fat %, VO 2 max‐LLM was positively associated with ACE2 expression while as fat % increased the slope of the positive association between VO 2 max‐LLM and ACE2 was reduced. In conclusion, women express higher amounts of ACE2 in their skeletal muscles than men. This sexual dimorphism is mainly explained by sex differences in fat % and cardiorespiratory fitness. The percentage of body fat is the main predictor of the variability in ACE2 protein expression in human skeletal muscle.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».