The Effect Of Swimming Aerobic Training On The Levels Of IL-6 And IL-10 In The Brain Tissue Of Female Mice With Experimental Autoimmune Encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
The effect of swimming aerobic training on the levels of IL-6 and IL-10 in the brain tissue of female mice with experimental autoimmune encephalomyelitis.Research In Sport Medicine and Technology, 2024: 14(27): 55-74.Fatigue is one of the most common symptoms among individuals with multiple sclerosis (MS).The imbalance of inflammatory cytokines in the brain causes mental fatigue.It is believed that aerobic exercise may moderate the level of inflammation of cytokines and thus reduce mental fatigue.This study was conducted to investigate the effect of swimming aerobic training on proinflammatory factors (interleukin 6) and anti-inflammatory factors (interleukin 10) to evaluate mental fatigue in the brains of female mice after EAE induction.In this research, 21 mice (8 weeks old, 18 to 20 grams) were divided into three groups: healthy control, EAE control, and EAE swimming aerobic exercise.The animals in the training group performed moderate-intensity swimming exercises for 4 weeks, with 5 sessions per week, each session lasting 30 minutes.The western blot method was used to analyze the research variables.The results showed no significant difference in the amount of IL-6 between the EAE group and the swimming training group, but the amount of IL-10 in the swimming training group showed a significant increase compared to the EAE group.The ratio of IL-10/IL-6 values between the swimming training group and the EAE group was also not significant.It seems that moderate-intensity swimming aerobic exercises, without changing the pro-inflammatory factor, along with increasing the anti-inflammatory factor IL-10, can lead to an improvement in the balance of the inflammatory index and a reduction in fatigue in the EAE group and the swimming exercise group.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».