AMP-Activated Protein Kinase-Regulated Activation of the PGC-1α Promoter in Skeletal Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms by which PGC-1alpha gene expression is controlled in skeletal muscle remains largely undefined. Thus, we sought to investigate the transcriptional regulation of PGC-1alpha using AICAR, an activator of AMPK, that is known to increase PGC-1alpha expression. A 2.2 kb fragment of the human PGC-1alpha promoter was cloned and sequence analysis revealed that this TATA-less sequence houses putative consensus sites including a GC-box, a CRE, several IRSs, a SRE, binding sites for GATA, MEF2, p 53, NF-kappaB, and EBox binding proteins. AMPK activation for 24 hours increased PGC-1alpha promoter activity with concomitant increases in mRNA expression. The effect of AICAR on transcriptional activation was mediated by an overlapping GATA/EBox binding site at -495 within the PGC-1alpha promoter based on gel shift analyses that revealed increases in GATA/EBox DNA binding. Mutation of the EBox within the GATA/EBox binding site in the promoter reduced basal promoter activity and completely abolished the AICAR effect. Supershift analyses identified USF-1 as a DNA binding transcription factor potentially involved in regulating PGC-1alpha promoter activity, which was confirmed in vivo by ChIP. Overexpression of either GATA-4 or USF-1 alone increased the p851 PGC-1alpha promoter activity by 1.7- and 2.0-fold respectively, while co-expression of GATA-4 and USF-1 led to an additive increase in PGC-1alpha promoter activity. The USF-1-mediated increase in PGC-1alpha promoter activation led to similar increases at the mRNA level. Our data identify a novel AMPK-mediated regulatory pathway that regulates PGC-1alpha gene expression. This could represent a potential therapeutic target to control PGC-1alpha expression in skeletal muscle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».