High intensity interval training alters gene expression linked to mitochondrial biogenesis and dynamics in high fat diet fed rats
Notice bibliographique
Résumé
A High-Fat Diet (HFD) leads to disruption of mitochondrial biogenesis and dynamics. Exercise training, especially High-Intensity Interval Training (HIIT) increases mitochondrial biogenesis and dynamics. The present study aimed to investigate the effect of a period of HIIT with and without HFD consumption on the expression of peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1-alpha (Pgc1-α), Mitofusins-2 (Mfn2), Optic atrophy-1 (Opa1), Dynamin-related protein-1 (Drp1) and mitochondrial Fission protein-1 (Fis1) genes as indicators of mitochondrial biogenesis and dynamics function in the soleus muscle of male Wistar rats. Twenty-four healthy male Wistar rats were randomly divided into four groups: (1) Control, (2) Control + HIIT, (3) HFD, and (4) HFD + HIIT. The HIIT training protocol lasted for 10 weeks with a frequency of 3 sessions per week. The Real-Time Quantitative Reverse Transcription PCR method was used to investigate the gene expression. One-way ANOVA and Fisher's post-hoc analyses were used to examine group differences. HFD consumption caused an increase in weight (P < 0.05), the expression of Drp1 and Fis1 genes (P < 0.001), and a decreased expression of Pgc1-α, Mfn2, and Opa1 genes (P < 0.001). HIIT training increased the expression of PGC1-α (P = 0.009), Mfn2 (P < 0.004), and Opa1 (P < 0.011) genes, while it decreased the expression of Drp1 (P = 0.003) and Fis1 genes (P = 0.027). These findings suggest that HIIT can counteract the negative effects of HFD on mitochondrial function by modulating gene expression related to mitochondrial biogenesis and dynamics.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».