Diabetes-induced atrophy is associated with a muscle-specific alteration in NF-κB activation and expression
Notice bibliographique
Résumé
NF-kappaB is a transcription factor implicated in pathological responses that develop during diabetes mellitus, including skeletal muscle atrophy. Given that NF-kappaB activation, protein composition, and content within diabetic skeletal muscle remain generally uncharacterized, a streptozotocin (STZ) model was used to assess NF-kappaB activation, composition, and content. Sprague-Dawley rats were injected with STZ (55 mg/kg) and after 30 days the soleus (SOL), plantaris (PL), red gastrocnemius (RG), and white gastrocnemius (WG) muscles were assessed by electrophoresis mobility shift assay and western blotting. NF-kappaB activation was detected in all muscles examined, but was reduced in RG muscles from diabetic animals. Supershifts indicated NF-kappaB was composed primarily of p50 in diabetic and control animals. The content of both p65 and p52 was elevated in SOL and PL muscles, while p52 was decreased in RG. The coactivating protein, Bcl-3, was increased in WG and RG, but decreased in PL. Both p50 and RelB remained unchanged in all tissues examined. All muscles from diabetic animals demonstrated reduced mass when compared to controls, but only the gastrocnemius demonstrated atrophy as reflected by a reduced muscle-to-body mass ratio. In conclusion, diabetic alterations to the contents and activation of the NF-kappaB protein were tissue-specific, but did not appear to alter dimer composition of constitutively bound NF-kappaB. These results indicate that diabetes may alter NF-kappaB activity and expression in a muscle-specific manner.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».