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检测和评价力量训练效果的miRNA标志物或其组合及其应用制造技术

技术编号:14660100 阅读:78 留言:0更新日期:2017-02-17 02:06
本发明专利技术公开了检测和评价力量训练效果的血浆miRNA标志物或其组合及其应用。所述miRNA标志物或其组合包括miR‑208b、miR‑532、miR‑133a、miR‑133b、miR‑206、miR‑21、miR‑181a和miR‑221,该组合可用于肌肉耐力训练、肌肉肥大训练和肌肉最大力量训练的效果的检测和/或预测。在本发明专利技术中,血浆较易获得,无需其它组织,属于无创性检查;血浆miRNA可反映力量训练时全身系统范围内所承受的机械、激素及代谢压力,以其作为辅助检测指标可以提高检测的准确水平,在分子水平上反映整个力量训练过程中的生理状况,并为力量训练效果的检测和力量训练方案的设计提供新的指标。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物
,涉及检测和评价力量训练效果的miRNA标志物或其组合及其应用
技术介绍
在预防疾病(如2型糖尿病、心血管疾病、肌萎缩等)方面,提高生活质量方面,以及提升运动能力方面,骨骼肌的质量和功能起到关键作用(1-4)。力量练习是提高和维持骨骼肌的质量和功能一个最有效的运动方式。近30年,力量训练普及率迅速提高,在日常的运动实践中,可以根据不同的目的(提升骨骼肌耐力、提高骨骼肌肥大程度、增强肌肉最大力量),选择不同的运动学参数(力量训练方式、训练强度和量、选择练习手段和顺序、组间休息时间、速度和次数),设计不同的力量训练计划,以极大促进大众的健康。如何评定力量训练效果,是力量训练研究中的一个重点问题。力量训练的标志物应对于训练负荷敏感,不受其它因素影响(如饮食、生物节律)。但是,直至今日仍没有可行的标志物符合这一标准。通过测量急性力量训练后循环血液中激素(睾酮、皮质醇、胰岛素生长因子1)和肌肉损伤标志物(肌酸激酶、白介素-6、白介素-10和C反应蛋白)的变化来进行力量训练评定,是传统使用的手段。然而,长期力量训练后,尽管力量增加、骨骼肌肥大,但是静息状态下这些激素无显著变化。另外,激素检测方面存在下列问题:首先,影响血液中激素浓度水平因素众多,包括样本的保存、批内和批间变异等。其次,用来检测激素的一些技术的重复性较差(5)。此外,一些研究认为力量训练可引起骨骼肌细胞损伤,研究推测这些损伤标志物可能在运动性骨骼肌肥大过程中起着重要的作用,但是在肥大形成时,通常缺少肌肉的损伤(6)。因此,寻找一种新型运动生理分子标志物,用以评定力量训练的效果,有着重要理论和实际意义。在这方面血液中的循环microRNA(miRNA)可能更具有优势。miRNA是一类由动物、植物和病毒基因组所编码的长约22个核苷酸并参与基因转录后水平调控的非编码单链小核糖核酸分子。miRNA能够与靶mRNA的3’非翻译序列完全或部分互补结合,使mRNA降解或抑制mRNA表达,从而导致特定基因的沉默(7)。miRNA在维持骨骼肌的结构和功能方面具有非常重要的作用,参与了病理或生理状态下肌肉生成、肌肉质量的增加和肌肉营养代谢等过程。运动时,来源于不同组织miRNA可被细胞内的微小囊泡(exosome)包裹,释放入血,进入到循环系统中的miRNA可能被下游靶细胞接收并调控下游靶细胞的功能,因此检测血浆中循环miRNA可揭示运动状态下各种生理过程的变化(8)。通过对这些miRNA进行研究,有可能发现一组与力量训练相关的循环miRNA,进而作为标志物用于检测不同力量训练方案的效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是通过研究不同目的力量训练方案后血浆miRNA的动态且特异性的变化,筛选出在肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练后表达差异显著的血浆miRNA,通过检测这些miRNA,为预测力量训练方案的效果提供新的信息和指标。血浆miRNA生物标志物的检测将提供分子水平的遗传信息,有助于揭示力量训练后的运动适应过程,对预测不同目的力量训练的效果提供新的指标。目前,本专利技术已发现不同目的力量训练(肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练)后血浆miRNA存在动态的、特异性的变化,并且发现特异性的miRNA组合与力量训练后的运动适应过程密切相关,可作为预测不同目的力量训练效果的生物分子标志物。本专利技术的上述目的是采用以下技术方案来实现的:一种与力量训练(肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练)相关的miRNA标志物或其组合,包括下列miRNA中的任意一种或多种:miR-208b、miR-532、miR-133a、miR-133b、miR-206、miR-21、miR-181a和miR-221。miRNA对应的核苷酸序列序列编号miR-208bAUAAGACGAACAAAAGGUUUGUSEQIDNO.1miR-532-5pCAUGCCUUGAGUGUAGGACCGUSEQIDNO.2miR-133aUUUGGUCCCCUUCAACCAGCUGSEQIDNO.3miR-133bUUUGGUCCCCUUCAACCAGCUASEQIDNO.4miR-206UGGAAUGUAAGGAAGUGUGUGGSEQIDNO.5miR-181aAACAUUCAACGCUGUCGGUGAGUSEQIDNO.6miR-21CAACACCAGUCGAUGGGCUGUSEQIDNO.7miR-221AGCUACAUUGUCUGCUGGGUUUCSEQIDNO.8一种与肌肉耐力训练相关的血浆miRNA组合,由miR-208b和miR-532组成。相比于训练前安静状态,肌肉耐力训练后miR-532的水平持续升高,在训练后24小时达到最高水平;miR-208b在肌肉耐力训练后即刻显著降低,训练后1小时表达水平略微升高,在训练后24小时再次降低。一种与肌肉肥大训练相关的血浆miRNA组合,由miR-133a、miR-133b、miR-206、miR-21、miR-181a和miR-221组成。miR-133a在肌肉肥大训练后即刻降低,训练后1小时恢复至正常水平;相比于肌肉肥大训练后即刻,miR-133b在训练后24小时显著升高;相比于运动后即刻,miR-206在肌肉肥大训练后1小时显著升高,训练后24小时恢复至正常水平;miR-21在肌肉肥大训练后即刻降低,训练后1小时回升且高于正常水平,训练后24小时恢复至正常水平;miR-181a在肌肉肥大训练后1小时达到最高水平;miR-221在肌肉肥大训练后即刻升高,训练后1小时降低至低于正常水平,训练后24小时表达量回升且高于正常水平。一种与肌肉最大力量训练相关的血浆miRNA组合,由miR-133a和miR-133b组成。miR-133a在肌肉最大力量训练后即刻降低,训练后1小时恢复至正常水平;相比于训练后即刻,miR-133b在肌肉最大力量训练后1小时显著升高,训练后24小时恢复至正常水平。上述miRNA组合的筛选方法包括以下步骤:(1)构建三种不同目的力量训练(肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练)方案,将受试者随机分配为三组,各组对应执行一组力量训练方案。(2)收集血浆样本,包括所有志愿者运动前安静状态、运动后即刻、运动后1小时、运动后24小时4个时间点的血浆样本,并提取总RNA;(3)采用高灵敏度、高特异性、高重复性和宽动态范围的人类微小RNA芯片(TaqManLowDensityArray),对上述RNA进行检测,初步筛选出三组力量训练运动前后发生特异性变化的miRNA;(4)进一步使用实时荧光定量PCR方法验证。具体来说,上述筛选方法包括以下步骤:(1)采用经典训练方式,构建三种不同目的力量训练方案(肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练),将受试者随机分配为三组,各组对应执行一组力量训练方案;(2)分别收集力量训练前安静状态、力量训练后即刻、力量训练后1小时、力量训练后24小时受试者的血浆,并提取总RNA,其中所述力量训练包括肌肉耐力训练,肌肉肥大训练和肌肉最大力量训练;(3)根据人的已知的754个miRNA,对上述RNA进行高通量检测,初筛出力量训练前后血浆中表达差异明显的一组miR本文档来自技高网
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检测和评价力量训练效果的miRNA标志物或其组合及其应用

【技术保护点】
一种与力量训练相关的血浆miRNA标志物或其组合,其特征在于包括下列miRNA中的任意一种或多种:miR‑208b、miR‑532、miR‑133a、miR‑133b、miR‑206、miR‑21、miR‑181a和miR‑221;所述的力量训练选自肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练中的一种或多种。

【技术特征摘要】
1.一种与力量训练相关的血浆miRNA标志物或其组合,其特征在于包括下列miRNA中的任意一种或多种:miR-208b、miR-532、miR-133a、miR-133b、miR-206、miR-21、miR-181a和miR-221;所述的力量训练选自肌肉耐力训练、肌肉肥大训练、肌肉最大力量训练中的一种或多种。2.一种与肌肉耐力训练相关的血浆miRNA组合,其特征在于由miR-208b和miR-532组成。3.一种与肌肉肥大训练相关的血浆miRNA组合,其特征在于由miR-133a、miR-133b、miR-206、miR-21、miR-181a和miR-221组成。4.一种与肌肉最大力量训练相关的血浆miRNA组合,其特征在于由miR-133a和miR-133b组成。5.权利要求1所述的与力量训练相关的血浆miRNA标志物或其组合在检测力量训练的效果和/或为力量训练方案的设计提供评判标准中的应用;所述的力量训练选自肌肉耐力训练、...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈熹崔淑方马继政殷鑫王成
申请(专利权)人:南京大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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