Calcineurin and skeletal muscle growth
Notice bibliographique
Résumé
Recruitment determines the profile of fibre-type-specific genes expressed across the range of muscle fibres associated with slow, fast fatigue-resistant and fast fatiguable motor units. Downstream signalling pathways activated by neural signalling and mechanical load have been the focus of intensive research in past years. It is now known that Ca(2+)-dependent calcineurin-nuclear factor of activated T cells and insulin-like growth factor 1 pathways and their downstream mediators contribute to these adaptive responses. These pathways regulate gene expression through muscle-specific (myocyte-enhancing factor 2, myoblast determination protein) and non-specific (nuclear factor of activated T cell 2, GATA-2) transcription factors. Transcriptional signals activated with increased contractile activity result in altered expression of fibre-type specific genes, including the myosin heavy chain isoforms and oxidative and glycolytic enzymes and a net change in muscle fibre-type composition. In contrast, transcriptional signals activated by increased load bearing result in hypertrophy or a growth response, a component of which involves satellite cell recruitment and fusion with existing adult myofibres. Calcineurin has been identified as a key mediator in the hypertrophic response, and the current challenge has been to determine the downstream target genes of this pathway. Exciting new data have emerged, showing that myostatin, a negative regulator of muscle growth, and utrophin, a cytoskeletal protein important in maintaining membrane integrity, are downstream targets of calcineurin signalling. Increased understanding of these mediators of muscle growth may provide strategies for the development of effective therapeutics to counter muscle weakness and muscular dystrophy.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».