Atrophy and hypertrophy signalling of the quadriceps and diaphragm in COPD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Factors involved in the regulation of muscle mass in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) are still poorly understood. Comparing the signalisation involved in muscle mass regulation between two muscles with different levels of activation within the same subjects is an interesting strategy to tease out the impact of local (muscle activity) versus systemic factors in the regulation of muscle mass. A study was undertaken to measure and compare the protein levels of p-AKT, AKT, Atrogin-1, p-p70S6K, p-4E-BP1, p-GSK3β as well as the mRNA expression of Atrogin-1, MuRF1 and FoxO-1 in the quadriceps and the diaphragm of 12 patients with COPD and 7 controls with normal lung function. METHODS: Diaphragm biopsies were obtained during thoracic surgery and quadriceps samples were obtained from needle biopsies. Protein content and mRNA expression were measured by western blot and quantitative PCR, respectively. RESULTS: Increased mRNA expressions of Atrogin-1, MuRF1 and FoxO-1 were found in the quadriceps compared with the diaphragm only in patients with COPD. The quadriceps/diaphragm ratio for MuRF1 was higher in COPD. The protein level of p-p70S6K was decreased in the quadriceps compared with the diaphragm in patients with COPD. The quadriceps/diaphragm ratios of p-p70S6K and p-GSK3β were lower in patients with COPD than in controls. CONCLUSIONS: These results indicate a greater susceptibility to a catabolic/anabolic imbalance favouring muscle atrophy in the quadriceps compared with the diaphragm in patients with COPD. The balance between the atrophy and hypertrophy signalling is inhomogeneous between respiratory and lower limb muscles, suggesting that local factors are likely to be involved in the regulation of muscle mass in COPD.
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 | 0,000 |
| 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 ».