Impact of Physical Activity and Exercise on the Epigenome in Skeletal Muscle and Effects on Systemic Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Exercise and physical activity induces physiological responses in organisms, and adaptations in skeletal muscle, which is beneficial for maintaining health and preventing and/or treating most chronic diseases. These adaptations are mainly instigated by transcriptional responses that ensue in reaction to each individual exercise, either resistance or endurance. Consequently, changes in key metabolic, regulatory, and myogenic genes in skeletal muscle occur as both an early and late response to exercise, and these epigenetic modifications, which are influenced by environmental and genetic factors, trigger those alterations in the transcriptional responses. DNA methylation and histone modifications are the most significant epigenetic changes described in gene transcription, linked to the skeletal muscle transcriptional response to exercise, and mediating the exercise adaptations. Nevertheless, other alterations in the epigenetics markers, such as epitranscriptomics, modifications mediated by miRNAs, and lactylation as a novel epigenetic modification, are emerging as key events for gene transcription. Here, we provide an overview and update of the impact of exercise on epigenetic modifications, including the well-described DNA methylations and histone modifications, and the emerging modifications in the skeletal muscle. In addition, we describe the effects of exercise on epigenetic markers in other metabolic tissues; also, we provide information about how systemic metabolism or its metabolites influence epigenetic modifications in the skeletal muscle.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».