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Enregistrement W3205700496 · doi:10.1038/s41598-021-99568-3

The mitochondrial signaling peptide MOTS-c improves myocardial performance during exercise training in rats

2021· article· en· W3205700496 sur OpenAlexaff
Jinghan Yuan, Manda Wang, Yanrong Pan, Min Liang, Yu Fu, Yimei Duan, Mi Tang, Ismail Laher, Shunchang Li

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGDF15 and Related Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCardiac function curveMedicineCardiologyAerobic exerciseStroke volumeInternal medicineCardiac outputDiastolic functionDiastoleBlood pressureHeart rateHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac remodeling is a physiological adaptation to aerobic exercise and which is characterized by increases in ventricular volume and the number of cardiomyocytes. The mitochondrial derived peptide MOTS-c functions as an important regulator in physical capacity and performance. Exercise elevates levels of endogenous MOTS-c in circulation and in myocardium, while MOTS-c can significantly enhance exercise capacity. However, the effects of aerobic exercise combined with MOTS-c on cardiac structure and function are unclear. We used pressure-volume conductance catheter technique to examine cardiac function in exercised rats with and without treatment with MOTS-c. Surprisingly, MOTS-c improved myocardial mechanical efficiency, enhanced cardiac systolic function, and had a tendency to improve the diastolic function. The findings suggest that using exercise supplements could be used to modulate the cardiovascular benefits of athletic training.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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