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.
- 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
- Різноманітне харчування ’пов’язує учнів початкових класів із програмою Пітсбурга, де навчають людей
- Навчання фізичним вправам, періодичне голодування та лужне доповнення як ефективна стратегія для
- Ефекти 1-річного тренування порівняно з комбінованим тренуванням та зниженням ваги на тілі
- Чи виконує вправа тренувальних вправ спалювання калорій
- П’ять навчальних порад щодо роздрібного продажу з продажу взуття