Межі у фізіології

Фізіологія вправ

Редаговано
Джузеппе Д'Антона

Університет Павії, Італія

Переглянуто
Роберто Каннатаро

Університет Калабрії, Італія

Калін М. Лавін

Університет Алабами в Бірмінгемі, США

Приналежності редактора та рецензентів є останніми, наданими в їхніх дослідницьких профілях Loop, і вони не можуть відображати їх ситуацію на момент огляду.

виражаються

  • Завантажити статтю
    • Завантажте PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Додаткові
      Матеріал
  • Експортне посилання
    • EndNote
    • Довідковий менеджер
    • Простий текстовий файл
    • BibTex
ПОДІЛИТИСЯ НА

СТАТТЯ Оригінального дослідження

  • Лабораторія базової біології стовбурових клітин (LABCET), Інститут Карлоса Шагаса - FIOCRUZ-PR, Курітіба, Бразилія

Передумови: Молекулярна регуляція, пов’язана з користю для здоров’я від різних режимів фізичних вправ, залишається незрозумілою. Довгі некодуючі РНК (lncRNAs) виникли як клас РНК з регуляторними функціями в галузі охорони здоров'я та захворювань. Тут ми проаналізували експресію lncRNA після різних тренувальних програм та їх можливі способи дії, пов’язані з адаптацією до фізичних вправ.

Методи: Були завантажені загальнодоступні дані про РНК-послідовності (біопсія скелетних м’язів) та проведено біоінформатичний аналіз. Ми в першу чергу проаналізували звіти про дані 12-тижневих тренувань на опір (RT), високоінтенсивних інтервальних тренувань (HIIT) та комбінованих (CT) тренувань. Крім того, ми проаналізували дані за 8 тижнів тренувань на витривалість (ЕТ). Було проведено аналіз диференціальної експресії lncRNA та скориговано P-значення 90% пікового споживання кисню [пік VO2] з 3-хвилинним крученням педалей без навантаження) та 2 дні на тиждень ходьби на біговій доріжці (45 хв під нахилом при піку 70% VO2). Комбіноване тренування (КТ) складалося з підняття тяжкості 4 дні на тиждень з меншою кількістю повторень, ніж РТ, і 5 днів на тиждень велоспорту (30 хв при 70% піку VO2). Для тренувань на витривалість (ЕТ) випробовувані використовували двоногий велоергометр протягом 8 тижнів (60 хв/день, 5 днів на тиждень). Програма аеробних тренувань складалася з 60 хвилин безперервного велосипедного руху (70% концентрація лактату в крові 4 ммоль/л [LT4]) та періодичного циклічного руху (3 хв, 50% LT4 + 2 хв, 80% LT4 × 12).

Збір високопродуктивних наборів даних та біоінформатичного аналізу

Сирі дані (RNA-seq) завантажували з бази даних 1 Expression Omnibus (GEO) під номерами під номерами GSE97084 та GSE120862. Коротко, ми відібрали 63 файли fastq з молодих суб'єктів, які включали 22 файли fastq з HIIT (11 базових та 11 тренінгів), 20 файлів fastq з RT (10 базових та 10 тренінгів), 15 файлів fastq з КТ (8 базових та 7 навчальних курсів) та 6 файлів fastq з ET (3 базових та 3 тренінгові тренінги). Для кожної навчальної програми суб’єкти є власною контрольною групою.

Дані RNA-seq спочатку пройшли перевірку контролю якості за допомогою FastQC (v.0.11.2). Для необробленого зчитування шукали послідовності рРНК за допомогою Bowtie2 (v.2.2.5). Потім решта зчитувань були зіставлені у збірку генома hg19 (GRCh37) за допомогою STAR (v.2.5.3a). Були відібрані лише унікальні зіставлені зчитування та перевірено зразок аналізу основних компонентів (додатковий малюнок S1). Зразки RT мали в середньому приблизно 23,7 мільйона зчитувань (загалом 475 786 397 зчитувань), при цьому 92,79% накладених зчитувань. Зразки КТ мали в середньому приблизно 23,5 мільйона зчитувань (загалом 353 831 878 зчитувань), при цьому 93,23% відображених зчитувань. Зразки HIIT мали в середньому приблизно 23,1 мільйона зчитувань (загалом 509 854 713 зчитувань), при цьому 92,78% відображених зчитувань. Зразки ET мали в середньому приблизно 52,6 мільйона зчитувань (загалом 315 875 344), при цьому 90,3% відображених зчитувань. featureCounts (v.1.6.0) був використаний для підрахунку прочитаних чисел, зіставлених із відомими генами, використовуючи файли GTF з анотацією генів від GENCODE (v.31). Аналіз диференціальної експресії генів проводили, використовуючи DESeq2 (v.1.20.0) з необроблених підрахунків. Ми вибрали критерії відсікання log2 (зміна в кратному порядку) ≥0,5 або ≤ − 0,5 та скоригували P-Значення Ключові слова: lncRNA, вправи, тренування, РНК-послідовності, м’язи, HIIT

Цитата: Бонілаурі Б і Далладжованна Б (2020) Довгі некодуючі РНК різно виражаються після різних навчальних програм вправ. Спереду. Фізіол. 11: 567614. doi: 10.3389/fphys.2020.567614

Отримано: 30 травня 2020 р .; Прийнято: 25 серпня 2020 р .;
Опубліковано: 15 вересня 2020 р.

Джузеппе Д’Антона, Університет Павії, Італія

Роберто Каннатаро, Університет Калабрії, Італія
Калін М. Лавін, Університет штату Алабама, Бірмінгем, США