Differential regulation of the expressions of the PGC-1α splice variants, lipins, and PPARα in heart compared to liver
Notice bibliographique
Résumé
Peroxisome proliferator-activated receptor α (PPARα) and PPARγ coactivator 1α (PGC-1α) are crucial transcriptional regulators for genes involved in FA oxidation. Lipin-1 is essential for this increased capacity for β-oxidation in fasted livers, and it is also a phosphatidate phosphatase involved in triacylglycerol and phospholipid synthesis. Little is known about the regulation of these proteins in the heart during fasting, where there is increased FA esterification and oxidation. Lipin-1, lipin-2, lipin-3, carnitine palmitoyltransferase-1b (Cpt1b), and PGC-1α-b mRNA were increased by glucocorticoids and cAMP in neonatal rat cardiomyocytes. However, Cpt1b upregulation was caused by increased PPARα activation rather than expression. By contrast, the effects of PPARα in fasted livers are mediated through increased expression. During fasting, the expressions of PGC-1α-b and PGC-1α-c are increased in mouse hearts, and this is explained by increased cAMP-dependent signaling. By contrast, PGC-1α-a expression is increased in liver. Contrary to our expectations, lipin-1 expression was decreased and lipin-2 remained unchanged in hearts compared with increases in fasted livers. Our results identify novel differences in the regulation of lipins, PPARα, and PGC-1α splice variants during fasting in heart versus liver, even though the ultimate outcome in both tissues is to increase FA turnover and oxidation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».