Multiple muscle wasting-related transcription factors are acetylated in dexamethasone-treated muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest that the expression and activity of the histone acetyltransferase p300 are upregulated in catabolic muscle allowing for acetylation of cellular proteins. The function of transcription factors is influenced by posttranslational modifications, including acetylation. It is not known if transcription factors involved in the regulation of muscle mass are acetylated in atrophying muscle. We determined cellular levels of acetylated C/EBPβ, C/EBPδ, FOXO1, FOXO3a, and NF-kB/p65 in dexamethasone-treated L6 muscle cells, a commonly used in vitro model of muscle wasting. The role of p300 in dexamethasone-induced transcription factor acetylation and myotube atrophy was examined by transfecting muscle cells with p300 siRNA. Treatment of L6 myotubes with dexamethasone resulted in increased cellular levels of acetylated C/EBPβ and δ, FOXO1 and 3a, and p65. Downregulation of p300 with p300 siRNA reduced acetylation of transcription factors and decreased dexamethasone-induced myotube atrophy and expression of the ubiquitin ligase MuRF1. The results suggest that several muscle wasting-related transcription factors are acetylated supporting the concept that posttranslational modifications of proteins regulating gene transcription may be involved in the loss of muscle mass. The results also suggest that acetylation of the transcription factors is at least in part regulated by p300 and plays a role in glucocorticoid-induced muscle atrophy. Targeting molecules that regulate acetylation of transcription factors may help reduce the impact of muscle wasting.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».