Individual transcriptomic response to strength training for patients with myotonic dystrophy type 1
Notice bibliographique
Résumé
Myotonic dystrophy type 1 (DM1), the most common form of adult-onset muscular dystrophy, is caused by a CTG expansion resulting in significant transcriptomic dysregulation that leads to muscle weakness and wasting. While strength training is clinically beneficial in DM1, molecular effects had not been studied. To determine whether training rescued transcriptomic defects, RNA-Seq was performed on vastus lateralis samples from 9 male patients with DM1 before and after a 12-week strength-training program and 6 male controls who did not undergo training. Differential gene expression and alternative splicing analysis were correlated with the one-repetition maximum strength evaluation method (leg extension, leg press, hip abduction, and squat). While training program-induced improvements in splicing were similar among most individuals, rescued splicing events varied considerably between individuals. Gene expression improvements were highly varied between individuals, and the percentage of differentially expressed genes rescued after training were strongly correlated with strength improvements. Evaluating transcriptome changes individually revealed responses to the training not evident from grouped analysis, likely due to disease heterogeneity and individual exercise response differences. Our analyses indicate that transcriptomic changes are associated with clinical outcomes in patients with DM1 undergoing training and that these changes are often specific to the individual and should be analyzed accordingly.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».