Nerve‐derived agrin cooperates with neural activity to potentiate translational control of skeletal muscle growth via p70 S6K
Notice bibliographique
Résumé
The trophic mechanisms by which motor nerves impart growth of skeletal muscle targets are rudimentary. We have shown that muscles exposed to increased neural activation and contractile loading fail to hypertrophy if not provided with suitable trophic chemical support from their motor nerves. When trophically‐challenged and overloaded muscles are treated with recombinant neural agrin, hypertrophic growth is rescued via p70 S6K signaling. Agrin therapy induced extensive phosphorylation of p70 S6K, but not via Akt or PDK‐1 as upstream modulators, suggesting neural agrin binding to its receptor activates p70 S6K, either directly, or indirectly via other yet to be identified signaling elements. We also assessed the contribution of neural activity and nerve trophic factors on p70 S6K phosphorylation in muscles either denervated or paralyzed by TTX‐inactivation of the sciatic nerve. We found p70 S6K to be fully dephosphorylated after denervation but not after TTX, suggesting nerve trophic factors to be major modulators of this signaling pathway. Considering muscle growth is regulated in part by translational mechanisms downstream of Akt/mTOR and by transcriptional mechanisms associated with muscle activation, our data suggest agrin may cooperate with these signaling pathways to converge upon p70 S6K to potentiate translational control of muscle growth. Supported by NSERC and the CRC to RNM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».