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Enregistrement W4412320263

CIRCULATING EXTRACELLULAR VESICLES RELEASED AFTER ISCHEMIC EXERCISE EXHIBIT AN ALTERED MIRNA PROFILE AND INDUCE PROLIFERATION OF SKELETAL MUSCLE PRECURSOR CELLS

2019· article· en· W4412320263 sur OpenAlexaff
Kristian Vissing, Jesper Just, Yan Yan, Jean Farup, Morten T. Venø, Peter Sieljacks, Frank Vincenzo de Paoli, Jørgen Kjems, Kim Ryun Drasbek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensiNano Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular vesiclesSkeletal muscleCell biologymicroRNAExtracellularMicrovesiclesVesicleChemistryBiologyBiochemistryEndocrinologyGeneMembrane
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Transient sub-lethal ischemia (remote ischemic conditioning, RIC) can promote protective effect against cardiac muscle tissue degradation inherent of lethal ischemia. Protective effects of RIC may involve miRNA derived from extracellular vesicles (EVs) to affect gene expression in remote tissues. EVs are released in plasma after ischemic conditioning and traditional exercise. Ischemic exercise conducted as low-load blood flow restricted resistance exercise (BFRE) can precondition skeletal muscle and promote muscle accretion. This low intensity ischemic exercise regime may be more feasible for clinical populations where high mechanical loading and/or intensity exercise, is untenable. Muscle regenerative and growth processes are partly reliant on activation of muscle precursor cells. Extracellular miRNA elicited by BFRE may stimulate muscle precursor cells, to potentially exert effect on remote skeletal and cardiac tissue. The aim of the study was to investigate the effect of low intensity BFRE on EV profile, miRNA cargo and skeletal muscle precursor cell proliferation. Methods EVs were isolated from plasma collected from 6 healthy human subjects before and 1 hour after a single bout of BFRE. During BFRE, a tourniquet cuff was wrapped around the proximal part of the thigh and inflated to a pressure of 100 mmHg by a digital tourniquet system with automatic regulation of cuff pressure. Exercise was conducted as five sets of knee extensions, with each set conducted to volitional failure with 30 % of 1 Repeat Maximum (RM), and with 45 seconds of recovery between sets. EVs were characterized by NTA, TRPS, western blotting and electron microscopy. Small EV RNAs were isolated and sequenced by NGS. Differential expression of EV miRNAs was analyzed by DESeq2 followed by functional enrichment analysis. Isolated EVs were applied in an in vitro proliferation assay on primary muscle stem cells and fatty acid progenitor cells, to test the ability BFRE primed EVs to stimulate proliferation. Results No difference in EV quantity or size was observed after BFRE. Expression of 12 miRNAs was significantly altered after BFRE. Target prediction and functional enrichment analysis of these miRNAs revealed several target genes and association to several biological pathways involved in skeletal muscle protein turnover. Interestingly, BFRE-conditioned EVs significantly increased the proliferation of muscle precursor cells. Summary/Conclusion The results support that BFRE promote EV-derived miRNA to engage in muscle remodeling and/or growth processes. Moreover, this suggest for a way for ischemia and/or exercise to exert protective effects in remote tissues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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