A conserved MADS-box phosphorylation motif regulates differentiation and mitochondrial function in skeletal, cardiac, and smooth muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to metabolic disease during fetal development alters cellular differentiation and perturbs metabolic homeostasis, but the underlying molecular regulators of this phenomenon in muscle cells are not completely understood. To address this, we undertook a computational approach to identify cooperating partners of the myocyte enhancer factor-2 (MEF2) family of transcription factors, known regulators of muscle differentiation and metabolic function. We demonstrate that MEF2 and the serum response factor (SRF) collaboratively regulate the expression of numerous muscle-specific genes, including microRNA-133a (miR-133a). Using tandem mass spectrometry techniques, we identify a conserved phosphorylation motif within the MEF2 and SRF Mcm1 Agamous Deficiens SRF (MADS)-box that regulates miR-133a expression and mitochondrial function in response to a lipotoxic signal. Furthermore, reconstitution of MEF2 function by expression of a neutralizing mutation in this identified phosphorylation motif restores miR-133a expression and mitochondrial membrane potential during lipotoxicity. Mechanistically, we demonstrate that miR-133a regulates mitochondrial function through translational inhibition of a mitophagy and cell death modulating protein, called Nix. Finally, we show that rodents exposed to gestational diabetes during fetal development display muscle diacylglycerol accumulation, concurrent with insulin resistance, reduced miR-133a, and elevated Nix expression, as young adult rats. Given the diverse roles of miR-133a and Nix in regulating mitochondrial function, and proliferation in certain cancers, dysregulation of this genetic pathway may have broad implications involving insulin resistance, cardiovascular disease, and cancer biology.
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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 ».