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Enregistrement W4295015809 · doi:10.1249/mss.0000000000003031

Effects of a 6-wk Sprint Interval Training Protocol at Different Altitudes on Circulating Extracellular Vesicles

2022· article· en· W4295015809 sur OpenAlexaff
Geoffrey Warnier, Estelle De Groote, Ophélie Delcorte, DANIEL NICOLAS MARTINEZ, Joshua P. Nederveen, Mats I. Nilsson, Marc Francaux, Christophe E. Pierreux, Louise Deldicque

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintAnimal scienceHypoxia (environmental)ExtracellularChemistryEndurance trainingBiologyMedicineEndocrinologyOxygenBiochemistryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to investigate the modulation of circulating exosome-like extracellular vesicles (ELVs) after 6 wk of sprint interval training (SIT) at sea level and at 2000, 3000, and 4000 m. METHODS: Thirty trained endurance male athletes (18-35 yr) participated in a 6-wk SIT program (30-s all-out sprint, 4-min 30-s recovery; 4-9 repetitions, 2 sessions per week) at sea level ( n = 8), 2000 m (fraction of inspired oxygen (F io2 ) 0.167, n = 8), 3000 m (F io2 0.145, n = 7), or 4000 m (F io2 0.13, n = 7). Venous blood samples were taken before and after the training period. Plasma ELVs were isolated by size exclusion chromatography, counted by nanoparticle tracking analysis, and characterized according to international standards. Candidate ELV microRNAs (miRNAs) were quantified by real-time polymerase chain reaction. RESULTS: When the three hypoxic groups were analyzed separately, only very minor differences could be detected in the levels of circulating particles, ELV markers, or miRNA. However, the levels of circulating particles increased (+262%) after training when the three hypoxic groups were pooled, and tended to increase at sea level (+65%), with no difference between these two groups. A trend to an increase was observed for the two ELV markers, TSG101 (+65%) and HSP60 (+441%), at sea level, but not in hypoxia. Training also seemed to decrease the abundance of miR-23a-3p and to increase the abundance of miR-21-5p in hypoxia but not at sea level. CONCLUSIONS: A 6-wk SIT program tended to increase the basal levels of circulating ELVs when performed at sea level but not in hypoxia. In contrast, ELV miRNA cargo seemed to be modulated in hypoxic conditions only. Further research should explore the potential differences in the origin of ELVs between normoxic and local and systemic hypoxic conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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