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Enregistrement W4318754546 · doi:10.1113/jp282663

Circulating exosome‐like vesicle and skeletal muscle microRNAs are altered with age and resistance training

2023· article· en· W4318754546 sur OpenAlexafffund
Donald Xhuti, Mats I. Nilsson, Katherine Manta, Mark A. Tarnopolsky, Joshua P. Nederveen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensHamilton Health SciencesHealth Sciences CentreMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMyogenesisSarcopeniaAgeingSkeletal muscleMicrovesiclesExosomemicroRNABiologyCell biologyBiogenesisExtracellular vesicleEndurance trainingInternal medicineEndocrinologyMedicineGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The age-related loss of skeletal muscle mass and functionality, known as sarcopenia, is a critical risk factor for morbidity and all-cause mortality. Resistance exercise training (RET) is the primary countermeasure to fight sarcopenia and ageing. Altered intercellular communication is a hallmark of ageing, which is not well elucidated. Circulating extracellular vesicles (EVs), including exosomes, contribute to intercellular communication by delivering microRNAs (miRNAs), which modulate post-translational modifications, and have been shown to be released following exercise. There is little evidence regarding how EVs or EV-miRNAs are altered with age or RET. Therefore, we sought to characterize circulating EVs in young and older individuals, prior to and following a 12-week resistance exercise programme. Plasma EVs were isolated using size exclusion chromatography and ultracentrifugation. We found that ageing reduced circulating expression markers of CD9, and CD81. Using late-passage human myotubes as a model for ageing in vitro, we show significantly lower secreted exosome-like vesicles (ELVs). Further, levels of circulating ELV-miRNAs associated with muscle health were lower in older individuals at baseline but increased following RET to levels comparable to young. Muscle biopsies show similar age-related reductions in miRNA expressions, with largely no effect of training. This is reflected in vitro, where aged myotubes show significantly reduced expression of endogenous and secreted muscle-specific miRNAs (myomiRs). Lastly, proteins associated with ELV and miRNA biogenesis were significantly higher in both older skeletal muscle tissues and aged human myotubes. Together we show that ageing significantly affects ELV and miRNA cargo biogenesis, and release. RET can partially normalize this altered intercellular communication. KEY POINTS: We show that ageing reduces circulating expression of exosome-like vesicle (ELV) markers, CD9 and CD81. Using late-passage human skeletal myotubes as a model of ageing, we show that secreted ELV markers are significantly reduced in vitro. We find circulating ELV miRNAs associated with skeletal muscle health are lower in older individuals but can increase following resistance exercise training (RET). In skeletal muscle, we find altered expression of miRNAs in older individuals, with no effect of RET. Late-passage myotubes also appear to have aberrant production of endogenous myomiRs with lower abundance than youthful counterparts In older skeletal muscle and late-passage myotubes, proteins involved with ELV- and miRNA biogenesis are upregulated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations48
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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