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Enregistrement W4389017205 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.lb736

Examining the Impact of Different Exercise Protocols on PGC‐1α and FNDC5 mRNA Expression in Human Skeletal Muscle

2017· article· en· W4389017205 sur OpenAlexaffabout
Jacob T. Bonafiglia, Brittany A. Edgett, Trisha D. Scribbans, Jonathan P. Little, Brendon J. Gurd

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of ManitobaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFNDC5Skeletal muscleEndocrinologyInternal medicineMessenger RNAInterval trainingMyokineEndurance trainingMedicineBiologyFibronectinGeneCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent overexpression model demonstrated that peroxisome proliferator‐activated receptor coactivator 1‐alpha (PGC‐1α) regulates the expression of fibronectin type III domain containing protein 5 (FNDC5); a novel myokine with a potential role in stimulating brown‐fat‐like development in white adipose tissue. Although FNDC5 mRNA expression remains unaltered following an acute bout of endurance exercise (END) and high intensity interval training (HIIT), it is unclear whether FNDC5 mRNA expression increases following aerobic exercise protocols that demonstrate elevations in PGC‐1α mRNA expression. Therefore, the purpose of the present study was to test the hypothesis that aerobic exercise protocols that increase PGC‐1α mRNA expression will concomitantly increase FNDC5 mRNA expression in human skeletal muscle. Skeletal muscle biopsies were obtained from healthy men at rest (PRE) and three hours after one bout of moderate intensity interval exercise (MIIT; n = 10; 11 one‐minute intervals at 73% WR at VO 2 peak separated with one‐minute rest periods), HIIT (n = 10; 8 one‐minute intervals at 100% WR at VO 2 peak separated with one‐minute rest periods), or sprint interval training (SIT; n = 14; 8 20‐second intervals at 170% WR at VO 2 peak separated with 10 second rest periods). All samples and PGC‐1α mRNA expression data were obtained from previously published studies (1,2). PGC‐1α mRNA expression significantly ( p < 0.05) increased following MIIT (+393% ± 345%), HIIT (+720% ± 392%), and SIT (+284% ± 140%). However, FNDC5 mRNA expression did not change following acute MIIT (−8% ± 29%, p = 0.3), HIIT (+16% ± 32%, p = 0.3), or SIT (−5% ± 18%, p = 0.3). Furthermore, changes in PGC‐1α and FNDC5 mRNA expression did not significantly correlate following any exercise protocol. This study demonstrates that although PGC‐1α mRNA expression increased following all exercise protocols, FNDC5 mRNA did not change. Therefore, these results suggest that interval exercise protocols that induce increases in PGC‐1α mRNA expression do not increase FNDC5 mRNA expression. Support or Funding Information This study was supported by funding from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) to J.T.B., J. P. L., and B.J.G. B. A. E. and T. D. S. were supported by Ontario Graduate Scholarships. J. P. L. was also supported by a Canadian Institutes of Health Research (CIHR) New Investigator Award.

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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