Changes in circulating microRNAs following head impacts in soccer
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To explore the short-term effects of accidental head impacts and repetitive headers on circulating microRNAs, accounting for the effects of high-intensity exercise alone. METHODS: Blood samples were collected from professional soccer players at rest. Repeat samples were drawn 1 h and 12 h after three conditions: (1) accidental head impacts in a match, (2) repetitive headers during training, and (3) high-intensity exercise. 89 samples were screened to detect microRNAs expressed after each exposure. Identified microRNAs were then validated in 98 samples to determine consistently deregulated microRNAs. Deregulated microRNAs were further explored using bioinformatics to identify target genes and characterize their involvement in biological pathways. RESULTS: Accidental head impacts led to deregulation of eight microRNAs that were unaffected by high-intensity exercise; target genes were linked to 12 specific signaling pathways, primarily regulating chromatin organization, Hedgehog and Wnt signaling. Repetitive headers led to deregulation of six microRNAs that were unaffected by high-intensity exercise; target genes were linked to one specific signaling pathway (TGF-β). High-intensity exercise led to deregulation of seven microRNAs; target genes were linked to 31 specific signaling pathways. CONCLUSION: We identified microRNAs specific to accidental head impacts and repetitive headers in soccer, potentially being useful as brain injury biomarkers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».