Mammalian hibernation: differential gene expression and novel application of epigenetic controls
Notice bibliographique
Résumé
This review highlights current information about the regulatory mechanisms that govern gene expression during mammalian hibernation, in particular the potential role of epigenetic controls in coordinating the global suppression of transcription. Hibernation is characterized by long periods of deep torpor (when core body temperature drops to near ambient) that are interspersed with brief arousal periods back to euthermia. Entry into torpor requires coordinated controls which strongly suppress and reprioritize all metabolic functions, including global controls on both transcription and translation. At the same time, however, selected hibernation-specific genes are up-regulated under the control of specific transcription factors to support the torpid state; this includes genes that encode proteins involved in lipid fuel catabolism and in long term cytoprotection (e.g. antioxidants, chaperones). We evaluate the currently available information on global transcriptional suppression in hibernation and propose that epigenetic mechanisms such as DNA methylation, histone modification, SUMOylation and the actions of sirtuins play crucial roles in transcriptional suppression during torpor. Global controls providing translational suppression also occur during hibernation including reversible phosphorylation control of ribosomal initiation and elongation factors as well as polysome dissociation. We also present initial data that mRNA transcripts are regulated via inhibitory interactions with microRNA species during torpor and provide the first evidence of differential expression of miRNAs in hibernators. When taken together, these mechanisms provide hibernators with multiple layers of regulatory controls that achieve both global repression of gene expression and selected enhancement of genes/proteins that achieve the hibernation phenotype.
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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) | 0,001 | 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 ».