Exercise‐induced modulation of neuroinflammation in ageing
Notice bibliographique
Résumé
Optimal performance of the central nervous system (CNS) depends on dynamic, multidirectional communication between different cell types both within and without the CNS to maintain the homeostatic environment. Ageing, in turn, is associated with CNS disequilibrium resulting in suboptimal functioning of its cells and potential cognitive impairment. Emerging evidence indicates that inter-organ communication influences the functioning of CNS cell types, which are subject to age- and environment-dependent alterations. Endurance exercise has specifically been demonstrated to have a marked impact on neuroimmune communications, particularly those involving microglia, the resident macrophages of the CNS parenchyma, as well as microglia-astrocyte interactions in rodents. Via its action on CNS glial cells, regular aerobic exercise has been shown to provide an adaptive advantage against perturbations to homeostasis, such as immunological challenge or ageing. In light of the accumulating evidence and evolutionary reasoning it may be argued that recurrent exercise-associated inter-organ signalling is necessary for the optimisation of glial function and hence CNS equilibrium. This, in turn, would imply that the absence of exercise-derived mediators and dysregulated inter-organ communication associated with a sedentary lifestyle may contribute to CNS dyshomeostasis, which is accelerated during ageing. As well as exploring the evidence of the impact of exercise on glial function, here we suggest potential next steps in identifying the mechanistic underpinnings of these effects and the potential importance of sex differences.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».