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Enregistrement W2123111197 · doi:10.2337/db12-1203

Linking the Metabolic State and Mitochondrial DNA in Chronic Disease, Health, and Aging

2013· article· en· W2123111197 sur OpenAlexfundno aff
Martin Picard, Douglass M. Turnbull

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésMitochondrial DNADiseaseChronic diseaseMedicineBiologyBioinformaticsGerontologyGeneticsIntensive care medicineInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical inactivity and overeating leading to obesity and diabetes are both linked to increased risk of age-related chronic diseases. By contrast, caloric restriction and physical activity promote health. However, the cellular mechanisms that link the metabolic state to long-term health outcomes have remained unclear. Damage to mitochondrial DNA (mtDNA), which accumulates with aging in diseased human tissues and with diabetes complications, has been shown in animal models to recapitulate several features of aging. Importantly, mitochondrial morphology, function, and the integrity of mtDNA directly respond to the metabolic state. The oversupply of cells with excess lipids and glucose (i.e., hyperglycemia) fragments mitochondria, increases mitochondrial reactive oxygen species production, and promotes the accumulation of mtDNA damage. In turn, the limited supply of energy substrates promotes fusion and elongation of mitochondria and limits accumulation of mtDNA damage. Here we propose a model in which mitochondrial dynamics (fusion/fission) integrate systemic metabolic information and control the stability of the mitochondrial genome, thus helping to mediate the effects of physical activity, inactivity, and calorie intake on health outcomes. It is well established both epidemiologically and clinically that physical inactivity and behaviors leading to weight gain are associated with elevated risk of most age-related diseases as well as mortality (1). However, the underlying mechanisms mediating these effects are not fully explained. Conversely, the health promoting and life-extending effects of caloric restriction and physical activity are well described (2,3). Nonetheless, the exact mechanisms underlying the health benefits of these interventions, including the reduced risk of most age-related metabolic diseases and diabetes complications, have not been fully elucidated. Here we present a common mechanism that may account for the combined long-term effects of physical activity/inactivity and diet on health outcomes and aging. Improved understanding of the acute cellular events initiated by fluctuations in the metabolic state may …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations111
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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