Differential gene expression profiling of short and long term denervated muscle
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle function and viability are dependent upon intact innervation. Peripheral nerve injury and muscle denervation cause muscle atrophy. Time to re-innervation is one of the most important determinants of functional outcome. While short-term denervation can result in nearly fully reversible changes in muscle mass, prolonged denervation leads to irreversible muscle impairment from profound atrophy, myocyte death and fibrosis. We performed transcriptional profiling to identify genes that were altered in expression in short-term (1 month) and long-term (3 month) denervated muscle and validated the microarray data by RT-PCR and Western blotting. Genes controlling cell death, metabolism, proteolysis, stress responses and protein synthesis/translation were altered in expression in the denervated muscle. A differential pattern of expression of genes encoding cell cycle regulators and extracellular matrix components was identified that correlated with the development of irreversible post-denervation changes. Genes encoding mediators of protein degradation were differentially expressed between 1 and 3 month denervated muscle suggesting different signaling networks are recruited over time to induce and maintain muscle atrophy. Understanding of the timing and type of pathological processes that are triggered by denervation may allow the design of interventions that delay or protect muscle from loss of nerve function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».