Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sự khác biệt giữa giới tính trong biểu hiện protein cơ bắp và methyl hóa DNA khi phản ứng với tập luyện thể dục
Tóm tắt
Tập luyện thể dục gây ra những thay đổi trong sinh lý cơ bắp, epigenomics, transcriptomics và proteomics, với phản ứng sinh lý giữa nam và nữ có sự khác biệt khi tập luyện. Tuy nhiên, các cơ chế phân tử góp phần vào sự thích ứng khác nhau giữa các giới tính vẫn chưa được hiểu rõ. Chúng tôi đã thực hiện một phân tích tổng hợp về sự khác biệt giới tính trong methyl hóa DNA cơ vân sau can thiệp tập luyện sức bền (cohort Gene SMART và cohort E-MTAB-11282). Chúng tôi đã điều tra sự khác biệt giới tính trong proteome cơ vân sau can thiệp tập luyện sức bền (cohort Gene SMART). Cuối cùng, chúng tôi đã xem xét liệu methylome và proteome có liên quan đến khả năng thể lực tim phổi cơ bản (tiêu thụ oxy tối đa; VO2max) theo cách khác nhau giữa các giới tính. Tại đây, chúng tôi lần đầu tiên điều tra sự khác biệt giới tính về methylome DNA và proteome trong phản ứng với tập luyện thể dục ở cơ vân người (n = 78; 50 nam, 28 nữ). Chúng tôi đã xác định được 92 vị trí methyl hóa DNA (CpGs) liên quan đến tập luyện thể dục; tuy nhiên, không có CpGs nào thay đổi theo cách phụ thuộc vào giới tính. Ngược lại, chúng tôi đã xác định được 189 protein thể hiện sự khác biệt giữa các giới tính sau khi tập luyện, với 82 protein thể hiện sự khác biệt giữa các giới tính ở mức cơ bản. Các protein có phản ứng giới tính mạnh nhất với tập luyện thể dục bao gồm SIRT3, MRPL41 và MBP. Bất kể giới tính, khả năng thể lực tim phổi đều liên quan đến những thay đổi methylome mạnh mẽ (19,257 CpGs) và không có sự thay đổi proteomic nào. Chúng tôi không quan sát thấy sự khác biệt giới tính trong mối liên hệ giữa khả năng thể lực tim phổi và methylome DNA. Phân tích đa omics tích hợp đã xác định các con đường chuyển hóa ty thể đặc thù cho giới tính liên quan đến phản ứng với tập luyện. Cuối cùng, tập luyện thể dục và khả năng thể lực tim phổi đã khiến các methylome DNA trở nên giống nhau hơn giữa các giới tính. Chúng tôi đã xác định được sự khác biệt giới tính trong sự thay đổi biểu hiện protein, nhưng không có sự thay đổi methyl hóa DNA, sau can thiệp tập luyện sức bền; trong khi đó, chúng tôi không phát hiện sự khác biệt giới tính trong phản ứng methylome DNA hoặc proteome đối với việc tập luyện suốt đời. Với sự tương tác tế nhị giữa giới tính và tập luyện cũng như những hạn chế của nghiên cứu hiện tại, còn nhiều nghiên cứu hơn nữa cần được thực hiện để làm rõ liệu có hiệu ứng tập luyện đặc thù cho giới tính đối với methylome DNA hay không. Chúng tôi đã phát hiện rằng các gen liên quan đến các con đường chuyển hóa ty thể được điều chỉnh khác nhau giữa các giới tính sau khi tập luyện thể dục sức bền. Những kết quả này làm sáng tỏ sự khác biệt giới tính trong những thích ứng phân tử với tập luyện thể dục trong cơ vân.
Từ khóa
#tập luyện thể dục #cơ bắp #methyl hóa DNA #phản ứng #giới tính #epigenetics #protein #fitnessTài liệu tham khảo
Fiuza-Luces C, et al. Exercise is the real polypill. Physiology. 2013;28:330.
Sanford JA, et al. Molecular transducers of physical activity consortium (MoTrPAC): mapping the dynamic responses to exercise. Cell. 2020;181(7):1464–74.
Jacques M, et al. Epigenetic changes in healthy human skeletal muscle following exercise—a systematic review. Epigenetics. 2019;14(7):633–48.
Lindholm ME, et al. An integrative analysis reveals coordinated reprogramming of the epigenome and the transcriptome in human skeletal muscle after training. Epigenetics. 2014;9(12):1557–69.
Deshmukh A, et al. Deep muscle-proteomic analysis of freeze-dried human muscle biopsies reveals fiber type-specific adaptations to exercise training. Nat Commun. 2021;12(1):1–15.
Hughes DC, Ellefsen S, Baar K. Adaptations to endurance and strength training. Cold Spring Harb Perspect Med. 2018;8(6): a029769.
Landen S, et al. Physiological and molecular sex differences in human skeletal muscle in response to exercise training. J Physiol. 2021;601:419–34.
Costello JT, Bieuzen F, Bleakley CM. Where are all the female participants in sports and exercise medicine research? Eur J Sport Sci. 2014;14(8):847–51.
Hagstrom AD et al. Sex bias in cohorts included in sports medicine research. Sports Med. 2021; 1–6.
Granata C, et al. High-intensity training induces non-stoichiometric changes in the mitochondrial proteome of human skeletal muscle without reorganisation of respiratory chain content. Nat Commun. 2021;12(1):1–18.
Hussey SE, et al. Effect of exercise on the skeletal muscle proteome in patients with type 2 diabetes. Med Sci Sports Exerc. 2013;45(6):1069.
Holloway KV, et al. Proteomic investigation of changes in human vastus lateralis muscle in response to interval-exercise training. Proteomics. 2009;9(22):5155–74.
Egan B, et al. 2-D DIGE analysis of the mitochondrial proteome from human skeletal muscle reveals time course-dependent remodelling in response to 14 consecutive days of endurance exercise training. Proteomics. 2011;11(8):1413–28.
Hostrup M, et al. Chronic β2-adrenoceptor agonist treatment alters muscle proteome and functional adaptations induced by high intensity training in young men. J Physiol. 2018;596(2):231–52.
Lindholm ME, et al. The human skeletal muscle transcriptome: sex differences, alternative splicing, and tissue homogeneity assessed with RNA sequencing. FASEB J. 2014;28(10):4571–81.
Welle S, Tawil R, Thornton CA. Sex-related differences in gene expression in human skeletal muscle. PLoS ONE. 2008;3(1):e1385.
Lopes-Ramos CM, et al. Sex differences in gene expression and regulatory networks across 29 human tissues. Cell Rep. 2020;31(12): 107795.
Gershoni M, Pietrokovski S. The landscape of sex-differential transcriptome and its consequent selection in human adults. BMC Biol. 2017;15(1):7.
Oliva M, et al. The impact of sex on gene expression across human tissues. Science. 2020;369(6509):eaba3066.
Landen S, et al. Skeletal muscle methylome and transcriptome integration reveals profound sex differences related to muscle function and substrate metabolism. Clin Epigenetics. 2021;13(1):1–20.
Amar D, et al. Time trajectories in the transcriptomic response to exercise—a meta-analysis. Nat Commun. 2021;12(1):1–12.
Milanović Z, Sporiš G, Weston M. Effectiveness of high-intensity interval training (HIT) and continuous endurance training for VO2max improvements: a systematic review and meta-analysis of controlled trials. Sports Med. 2015;45(10):1469–81.
McMurray RG, et al. Is physical activity or aerobic power more influential on reducing cardiovascular disease risk factors? Med Sci Sports Exerc. 1998;30(10):1521–9.
Yan X, et al. The gene SMART study: method, study design, and preliminary findings. BMC Genomics. 2017;18(Suppl 8):821.
Yan X, Eynon N, Papadimitriou ID, Kuang J, Munson F, Tirosh O, et al. The gene SMART study: method, study design, and preliminary findings. BMC Genom. 2017;18(8):15–28.
Mifflin MD, et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990;51(2):241–7.
Voisin S, et al. An epigenetic clock for human skeletal muscle. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2020;11(4):887–98.
Voisin S et al. Exercise is associated with younger methylome and transcriptome profiles in human skeletal muscle. Aging Cell. 2023: e13859.
Burke L. Fasting and recovery from exercise. Br J Sports Med. 2010;44(7):502–8.
Mihm M, Gangooly S, Muttukrishna S. The normal menstrual cycle in women. Anim Reprod Sci. 2011;124(3–4):229–36.
Godsland IF, et al. The effects of different formulations of oral contraceptive agents on lipid and carbohydrate metabolism. N Engl J Med. 1990;323(20):1375–81.
Zhang X, Smits A, van Tilburg G, Ovaa H, Huber W, Vermeulen M. Proteome-wide identification of ubiquitin interactions using UbIA-MS. Nat Protoc. 2018;13:530–50.
Plubell DL, Wilmarth PA, Zhao Y, Fenton AM, Minnier J, Reddy AP, Klimek J, Yang X, David LL, Pamir N. Extended multiplexing of tandem mass tags (TMT) labeling reveals age and high fat diet specific proteome changes in mouse epididymal adipose tissue. Mol Cell Proteomics. 2017;16(5):873-90.
Smyth GK. Limma: linear models for microarray data, in bioinformatics and computational biology solutions using R and Bioconductor. In: Gentleman R, et al., Editors. Springer: New York, 2005; p. 397–420.
Xiao Y, et al. A novel significance score for gene selection and ranking. Bioinformatics. 2014;30(6):801–7.
Tian Y, et al. ChAMP: updated methylation analysis pipeline for Illumina BeadChips. Bioinformatics. 2017;33(24):3982–4.
Pidsley R, et al. Critical evaluation of the Illumina MethylationEPIC BeadChip microarray for whole-genome DNA methylation profiling. Genome Biol. 2016;17(1):1–17.
Chen Y-A, et al. Cross-reactive DNA microarray probes lead to false discovery of autosomal sex-associated DNA methylation. Am J Human Genetics. 2012;91(4):762–4.
Leek JT, et al., Package ‘sva’. 2014.
Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Statis Soc Ser B (Methodological). 1995;57:289–300.
Benjamin DJ, et al. Redefine statistical significance. Nat Human Behav. 2018;2(1):6.
Peters TJ, et al. De novo identification of differentially methylated regions in the human genome. Epigenetics Chromatin. 2015;8(1):6.
van Iterson M, van Zwet EW, Heijmans BT. Controlling bias and inflation in epigenome-and transcriptome-wide association studies using the empirical null distribution. Genome Biol. 2017;18(1):1–13.
Leek JT, et al. Tackling the widespread and critical impact of batch effects in high-throughput data. Nat Rev Genet. 2010;11(10):733–9.
Willer CJ, Li Y, Abecasis GR. METAL: fast and efficient meta-analysis of genomewide association scans. Bioinformatics. 2010;26(17):2190–1.
Nitert MD, et al. Impact of an exercise intervention on DNA methylation in skeletal muscle from first-degree relatives of patients with type 2 diabetes. Diabetes. 2012;61(12):3322–32.
Robinson MM, et al. Enhanced protein translation underlies improved metabolic and physical adaptations to different exercise training modes in young and old humans. Cell Metab. 2017;25(3):581–92.
Zhou W, Laird PW, Shen H. Comprehensive characterization, annotation and innovative use of Infinium DNA methylation BeadChip probes. Nucleic Acids Res. 2017;45(4):e22–e22.
Kundaje A, et al. Integrative analysis of 111 reference human epigenomes. Nature. 2015;518(7539):317–30.
Fishilevich S, et al. GeneHancer: genome-wide integration of enhancers and target genes in GeneCards. Database. 2017.
Phipson B, Maksimovic J, Oshlack A. missMethyl: an R package for analyzing data from Illumina’s HumanMethylation450 platform. Bioinformatics. 2016;32(2):286–8.
Maksimovic J, Oshlack A, Phipson B (2021) Gene set enrichment analysis for genome-wide DNA methylation data. Genome Biol. 2020;22(1):1–26.
Voisin S, et al. Meta-analysis of genome-wide DNA methylation and integrative omics of age in human skeletal muscle. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2021;12(4):1064–78.
Garcia LA, et al. Can exercise training alter human skeletal muscle DNA methylation? Metabolites. 2022;12(3):222.
Rapp D, et al. Reference values for peak oxygen uptake: cross-sectional analysis of cycle ergometry-based cardiopulmonary exercise tests of 10 090 adult German volunteers from the Prevention First Registry. BMJ Open. 2018;8(3): e018697.
Haizlip K, Harrison B, Leinwand L. Sex-based differences in skeletal muscle kinetics and fiber-type composition. Physiology. 2015;30(1):30–9.
Seaborne RA, et al. Human skeletal muscle possesses an epigenetic memory of hypertrophy. Sci Rep. 2018;8(1):1–17.
Price EM, Robinson WP. Adjusting for batch effects in DNA methylation microarray data, a lesson learned. Front Genet. 2018;9:83.
Srisawat K, et al. A systematic review and meta-analysis of proteomics literature on the response of human skeletal muscle to obesity/type 2 diabetes mellitus (T2DM) versus exercise training. Proteomes. 2017;5(4):30.
Tarnopolsky M. Sex differences in exercise metabolism and the role of 17-beta estradiol. Med Sci Sports Exerc. 2008;40(4):648–54.
Lamont LS, McCullough AJ, Kalhan SC. Gender differences in the regulation of amino acid metabolism. J Appl Physiol. 2003;95(3):1259–65.
Bathke J, et al. Comparative analyses of the variation of the transcriptome and proteome of Rhodobacter sphaeroides throughout growth. BMC Genomics. 2019;20(1):1–13.
Zadro JR, et al. The beneficial effects of physical activity: is it down to your genes? A systematic review and meta-analysis of twin and family studies. Sports Med Open. 2017;3(1):4.
Carrick-Ranson G, et al. The effect of lifelong exercise dose on cardiovascular function during exercise. J Appl Physiol. 2014;116(7):736–45.
Gates PE, et al. Left ventricular structure and diastolic function with human ageing: relation to habitual exercise and arterial stiffness. Eur Heart J. 2003;24(24):2213–20.
Ogawa T, et al. Effects of aging, sex, and physical training on cardiovascular responses to exercise. Circulation. 1992;86(2):494–503.
Sailani MR, et al. Lifelong physical activity is associated with promoter hypomethylation of genes involved in metabolism, myogenesis, contractile properties and oxidative stress resistance in aged human skeletal muscle. Sci Rep. 2019;9(1):1–11.
Schild M, et al. Basal and exercise induced label-free quantitative protein profiling of M. vastus lateralis in trained and untrained individuals. J Proteomics. 2015;122:119–32.
Lanza IR, et al. Endurance exercise as a countermeasure for aging. Diabetes. 2008;57(11):2933–42.
Chapman MA, et al. Skeletal muscle transcriptomic comparison between long-term trained and untrained men and women. Cell Rep. 2020;31(12): 107808.