Scores preditores genéticos e epigenéticos para força muscular em mulheres de 50 a 70 anos: associação com variabilidade de resposta ao treinamento combinado

Resumo

A literatura apresentou associações com baixo nível de massa muscular como um fator de risco independente para o aumento da mortalidade em homens e mulheres idosas. Traçar um score preditor para mulheres para níveis de melhoras de força pode ser vantajoso já que as participantes que apresentarem resultados insatisfatório podem necessitar de uma maior atenção. Vale ressaltar que para fenótipos complexos, como força e capacidade cardiorrespiratória, a literatura apresenta que cada gene de forma individual apresenta ser pouco relevante para essas investigações. Esse presente trabalho apresenta quatro objetivos: traçar o score preditor basal das participantes com maiores resultados de força; realizar o score preditor das participantes subdividas em respondedores/não-respondedores após 14 semanas de treinamento combinado; analisar as diferenças epigenéticas das participantes no objetivo um e dois, investigando biomarcadores; comparar o efeito de 14 semanas de treinamento combinado em respondedores/não-respondedores nas variáveis bioquímicas, concentração de metais, global de saúde, motora, antropometria, pressão arterial e relógio epigenético. Utilizaremos dois beadchips da Illumina para realizar o experimento, o primeiro será Infinium Global Screening Array-24 v1.0 BeadChip que irá investigar 640 mil variantes genéticas, o segundo será o Infinium Methylation BeadChip 850k da Illumina, para investigar os alvos de metilação, vale ressaltar que esse beadchip será realizado em três momentos distintos do treinamento. As avaliações serão realizadas: o início da coleta; após sete semanas de treinamento e após o total de 14 semanas de treinamento. O treinamento combinado será realizado durante 14 semanas por três vezes na semana, divididos em 30 minutos de aeróbio e 30 minutos de treinamento de força. Os dados de metilação serão analisados por meio do pacote ChAMP do bioconductor com o software RStudio (versão 4.0.2), enquanto os dados de genotipagem processados utilizando o PLINK (versão 1.9), e posteriormente ferramentas de machine learning serão utilizas para reconhecimento dos scores preditores para o objetivo número um e dois. Os outros dados que forem coletados serão processados por meio RStudio (versão: 4.2.1). (AU)