Exercise-induced expression of SARS-CoV-2 entry receptors: impact of mask modality, sex, and exercise intensity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wearing a facemask affects physiological responses to exercise. We explored how exercising with a facemask affects the expression of SARS-CoV-2 entry receptor (angiotensin-converting enzyme 2 [ACE2]) and some associated genes (angiotensin type-1 receptors [AT<inf>1</inf>R]; Mas receptor [MasR]; hypoxia-inducible factor 1α [HIF-1α]; endothelial nitric oxide synthase [eNOS]) among healthy males and females. METHODS: One hundred forty-four apparently healthy individuals (72 females; age: 30±6) were allocated to three mask groups of 48 (N95, Surgical, No Mask) with two exercise subgroups for each mask for both sexes. Participants in each experimental group performed either a submaximal (walking with no grade) or maximal (a modified Bruce Protocol) treadmill exercise test. Blood samples were collected before and after each exercise test and used to analyze the mRNA expression of the genes studied. RESULTS: The post-exercise expression of genes examined were comparable between Surgical, N95, and No Mask (P>0.05). ACE2 was significantly greater in Surgical and N95 against No Mask at baseline and following moderate-intensity exercise (P<0.05). Whilst similar expressions were noted for MasR and eNOS (P>0.05), AT<inf>1</inf>R was greater in N95 than Surgical following high-intensity exercise (P<0.05). HIF-1α following either exercise intensity was significantly lower in N95 than Surgical (P<0.05). AT<inf>1</inf>R and HIF-1α were similar between Surgical and N95 against No Mask (P>0.05). ACE2 and AT<inf>1</inf>R were significantly higher in either mask modality than No Mask in males at baseline and postexercise (P<0.05). HIF-1α, MasR, and eNOS expressions were comparable between all mask groups in either sex (P<0.05). CONCLUSIONS: Our findings suggest that wearing a facemask does not differentiate the gene expression of SARS-CoV-2 entry receptor following exercise among both sexes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».