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Enregistrement W4393935452 · doi:10.3390/ijms25074017

Skeletal Muscle Heat Shock Protein Content and the Repeated Bout Effect

2024· article· en· W4393935452 sur OpenAlexaff
Marius Locke, Giovanni Bruccoleri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleHeat shock proteinChemistryInternal medicineEndocrinologyShock (circulatory)Tibialis anterior muscleHsp70Muscle tissueMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The “Repeated Bout Effect” (RBE) occurs when a skeletal muscle is preconditioned with a few lengthening contractions (LC) prior to exposing the muscle to a greater number of LC. The preconditioning (PC) results in significantly less damage and preservation of force. Since it takes only a few LC to increase muscle heat shock protein (HSP) content, it was of interest to examine the relationship between HSPs and the RBE. To do this, one tibialis anterior (TA) muscle from Sprague–Dawley rats (n = 5/group) was preconditioned with either 0, 5, or 15 lengthening contractions (LC) and exposed to a treatment of 60 LC 48 h later. Preconditioning TA muscles with 15 LC, but not 5 LC, significantly elevated muscle αB-crystallin (p < 0.05), HSP25 (p < 0.05), and HSP72 content (p < 0.001). These preconditioned TA muscles also showed a significantly (p < 0.05) reduced loss of active torque throughout the subsequent 60 LC. While there was a trend for all preconditioned muscles to maintain higher peak torque levels throughout the 60 LC, no significant differences were detected between the groups. Morphologically, preconditioned muscles appeared to show less discernible muscle fiber damage. In conclusion, an elevated skeletal muscle HSP content from preconditioning may contribute to the RBE.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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