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Enregistrement W2048396457 · doi:10.1249/01.mss.0000177426.68149.83

How is Mitochondrial Biogenesis Affected in Mitochondrial Disease?

2005· review· en· W2048396457 sur OpenAlexaff
Béatrice Chabi, Peter J. Adhihetty, Vladimir Ljubicic, David A. Hood

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMitochondrial biogenesisMitochondrial DNATFAMDNAJA3MitochondrionBiologymitochondrial fusionMitochondrial myopathyHuman mitochondrial geneticsMitochondrial diseaseRetrograde signalingCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitochondrial biogenesis occurs when the tissue energy demand is chronically increased to stress the ATP producing capacity of the preexisting mitochondria. In muscle, endurance training is a metabolic stress that is capable of inducing mitochondrial biogenesis, the consequence of which is improved performance during exercise. Expansion of the mitochondrial volume requires the coordinated response of the nuclear and mitochondrial genomes. During acute exercise, the initial signaling events are the perturbations in ATP turnover and calcium (Ca) concentrations caused by the contractile process. These alterations activate signal transduction pathways which target transcription factors involved in gene expression. Nuclear gene products are then posttranslationally imported into mitochondria. One of these, Tfam, is important for the regulation of mitochondrial DNA (mtDNA) gene expression. In muscle, a broad range of mitochondrial-specific diseases due to mutations in nuclear DNA or mtDNA exist, termed mitochondrial myopathies. These mutations result in dysfunctional mitochondrial assembly which ultimately leads to reduced ATP production. Mitochondrial myopathy patients exhibit a variety of compensatory responses which attempt to reconcile this energy deficiency, but the extent and the type of compensatory adaptations are disease-specific. Understanding the role of exercise in mediating these compensatory responses leading to mitochondrial biogenesis could help us in prescribing exercise designed to improve mitochondrial function in patients with mitochondrial myopathies. In addition, numerous other diseases (e.g., neurological disorders, cancer, diabetes, and cardiomyopathies), as well as the aging process, have etiologies or consequences attributed, in part, to mitochondrial dysfunction. Thus, insight gained by investigating the steps involved in exercise-induced mitochondrial biogenesis may help us to understand the underlying basis of these other disease states.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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