Peroxisome Proliferator-Activated Receptor -<i>β</i>/<i>δ</i>, -<i>γ</i>Agonists and Resveratrol Modulate Hypoxia Induced Changes in Nuclear Receptor Activators of Muscle Oxidative Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
PPAR-α, PPAR-β, and PPAR-γ, and RXR in conjunction with PGC-1α and SIRT1, activate oxidative metabolism genes determining insulin sensitivity. In utero, hypoxia is commonly observed in Intrauterine Growth Restriction (IUGR), and reduced insulin sensitivity is often observed in these infants as adults. We sought to investigate how changes in oxygen tension might directly impact muscle PPAR regulation of oxidative genes. Following eight days in culture at 1% oxygen, C(2)C(12) muscle myoblasts displayed a reduction of PGC-1α, PPAR-α, and RXR-α mRNA, as well as CPT-1b and UCP-2 mRNA. SIRT1 and PGC-1α protein was reduced, and PPAR-γ protein increased. The addition of a PPAR-β agonist (L165,041) for the final 24 hours of 1% treatment resulted in increased levels of UCP-2 mRNA and protein whereas Rosiglitazone induced SIRT1, PGC-1α, RXR-α, PPAR-α, CPT-1b, and UCP-2 mRNA and SIRT1 protein. Under hypoxia, Resveratrol induced SIRT1, RXR-α, PPAR-α mRNA, and PPAR-γ and UCP-2 protein. These findings demonstrate that hypoxia alters the components of the PPAR pathway involved in muscle fatty acid oxidative gene transcription and translation. These results have implications for understanding selective hypoxia adaptation and how it might impact long-term muscle oxidative metabolism and insulin sensitivity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».