The Effect of Physical Activity/Exercise on miRNA Expression and Function in Non-Communicable Diseases—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Exercise may differently affect the expression of key molecular markers, including skeletal muscle and circulating miRNAs, involved in cellular and metabolic pathways' regulation in healthy individuals and in patients suffering from non-communicable diseases (NCDs). Epigenetic factors are emerging as potential therapeutic biomarkers in the prognosis and treatment of NCDs and important epigenetic factors, miRNAs, play a crucial role in cellular pathways. This systematic review aims to underline the potential link between changes in miRNA expression after different types of physical activity/exercise in some populations affected by NCDs. In June 2023, we systematically investigated the following databases: PubMed, MEDLINE, Scopus, and Web of Science, on the basis of our previously established research questions and following the PRISMA guidelines. The risk of bias and quality assessment were, respectively, covered by ROB2 and the Newcastle Ottawa scale. Of the 1047 records extracted from the initial search, only 29 studies were found to be eligible. In these studies, the authors discuss the association between exercise-modulated miRNAs and NCDs. The NCDs included in the review are cancer, cardiovascular diseases (CVDs), chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and type 2 diabetes mellitus (T2DM). We evidenced that miR-146, miR-181, miR-133, miR-21, and miRNA-1 are the most reported miRNAs that are modulated by exercise. Their expression is associated with an improvement in health markers and they may be a potential target in terms of the development of future therapeutic tools.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».