PGC-1α-induced improvements in skeletal muscle metabolism and insulin sensitivityThis paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled 14th International Biochemistry of Exercise Conference – Muscles as Molecular and Metabolic Machines, and has undergone the Journal’s usual peer review process.
Notice bibliographique
Résumé
The peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPARgamma) coactivator 1alpha (PGC-1alpha), a nuclear encoded transcriptional coactivator, increases the expression of many genes in skeletal muscle, including those involved with fatty acid oxidation and oxidative phosphorylation. Exercise increases the expression of PGC-1alpha, and the exercise-induced upregulation of many genes is attributable, in part, to the preceding activation and upregulation of PGC-1alpha. Indeed, PGC-1alpha overexpression, like exercise training, increases exercise performance. PGC-1alpha reductions in humans have been observed in type 2 diabetes, while, in cell lines, PGC-1alpha mimics the exercise-induced improvement in insulin sensitivity. However, unexpectedly, in mammalian muscle, PGC-1alpha overexpression contributed to the development of diet-induced insulin resistance. This may have been related to the massive overexpression of PGC-1alpha, which induced the upregulation of the fatty acid transporter FAT/CD36 and led to an increase in intramuscular lipids, which interfere with insulin signalling. In contrast, when PGC-1alpha was overexpressed modestly, within physiological limits, mitochondrial fatty acid oxidation was increased, GLUT4 expression was upregulated, and insulin-stimulated glucose transport was increased. More recently, similar PGC-1alpha-induced improvements in the insulin-resistant skeletal muscle of obese Zucker rats have been observed. These studies suggest that massive PGC-1alpha overexpression, but not physiologic PGC-1alpha overexpression, induces deleterious metabolic effects, and that exercise-induced improvements in insulin sensitivity are induced, in part, by the exercise-induced upregulation of PGC-1alpha.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».