Resting Systemic Irisin Concentrations Are Lower in Older versus Younger Males after 12 Weeks of Resistance-Exercise Training While Apelin and IL-15 Concentrations Were Increased in the Whole Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Myokines released by exercise are identified as factors that can influence a person’s health and wellbeing. While myokine secretion in response to an acute bout of endurance and resistance-type exercise has been examined, the influence of resistance-exercise training on myokines at rest is less well established. Therefore, this study was designed to evaluate a panel of myokines at rest following a 12-week resistance-exercise training program in younger and older males. Participants (n = 15) completed a 12-week progressive resistance-exercise training program supervised by a certified fitness professional. The training protocol targeted all major muscle groups of the upper and lower body. Resting blood samples were collected before and after completion of the training program to determine concentrations of apelin, fibroblast growth factor-21 (FGF-21), interleukin (IL)-4, IL-6, IL-7, IL-15, leukemia inhibitory factor (LIF), and irisin. Two-way repeated ANOVAs were used to compare variables between time-points and age groups. There was a main effect of time found for apelin (p = 0.003) and IL-15 (p < 0.001), while no main effects for group or time were found for the other myokines (all p > 0.05). Age group × training status interactions were found for IL-6 (p = 0.04) and irisin (p = 0.014) without pairwise differences for IL-6 (p > 0.05), and younger males had higher concentrations of irisin compared to older males post-training (p = 0.036). Overall, the 12-week resistance-exercise training program significantly increased apelin and IL-15 over time but did not change the other resting myokine concentrations for the younger or older males. However, the higher concentration of irisin in younger versus older males post-training suggests a potential explanation for the anabolic resistance observed with aging.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».