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Enregistrement W2283053705 · doi:10.1186/s13395-016-0083-9

Failed upregulation of TFAM protein and mitochondrial DNA in oxidatively deficient fibers of chronic obstructive pulmonary disease locomotor muscle

2016· article· en· W2283053705 sur OpenAlexafffund
Yana Konokhova, Sally Spendiff, R. Thomas Jagoe, Sudhakar Aare, Sophia Kapchinsky, Norah J. MacMillan, Paul Rozakis, Martin Picard, Mylène Aubertin‐Leheudre, Charlotte H. Pion, Jean Bourbeau, Russell T. Hepple, Tanja Taivassalo

Notice bibliographique

RevueSkeletal Muscle · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensChristie (Canada)Université du Québec à MontréalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNewcastle UniversityMcGill University Health CentreNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésTFAMDownregulation and upregulationPulmonary diseaseMitochondrial DNACell biologyMitochondrionDiseaseBiologyMedicineChemistryGeneticsMitochondrial biogenesisPathologyInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low mitochondrial content and oxidative capacity are well-established features of locomotor muscle dysfunction, a prevalent and debilitating systemic occurrence in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Although the exact cause is not firmly established, physical inactivity and oxidative stress are among the proposed underlying mechanisms. Here, we assess the impact of COPD pathophysiology on mitochondrial DNA (mtDNA) integrity, biogenesis, and cellular oxidative capacity in locomotor muscle of COPD patients and healthy controls. We hypothesized that the high oxidative stress environment of COPD muscle would yield a higher presence of deletion-containing mtDNA and oxidative-deficient fibers and impaired capacity for mitochondrial biogenesis. METHODS: Vastus lateralis biopsies were analyzed from 29 COPD patients and 19 healthy age-matched controls for the presence of mtDNA deletions, levels of oxidatively damaged DNA, mtDNA copy number, and regulators of mitochondrial biogenesis as well the proportion of oxidative-deficient fibers (detected histologically as cytochrome c oxidase-deficient, succinate dehydrogenase positive (COX(-)/SDH(+) )). Additionally, mtDNA copy number and mitochondrial transcription factor A (TFAM) content were measured in laser captured COX(-)SDH(+) and normal single fibers of both COPD and controls. RESULTS: Compared to controls, COPD muscle exhibited significantly higher levels of oxidatively damaged DNA (8-hydroxy-2-deoxyguanosine (8-OHdG) levels = 387 ± 41 vs. 258 ± 21 pg/mL) and higher prevalence of mtDNA deletions (74 vs. 15 % of subjects in each group), which was accompanied by a higher abundance of oxidative-deficient fibers (8.0 ± 2.1 vs. 1.5 ± 0.4 %). Interestingly, COPD patients with mtDNA deletions had higher levels of 8-OHdG (457 ± 46 pg/mL) and longer smoking history (66.3 ± 7.5 years) than patients without deletions (197 ± 29 pg/mL; 38.0 ± 7.3 years). Transcript levels of regulators of mitochondrial biogenesis and oxidative metabolism were upregulated in COPD compared to controls. However, single fiber analyses of COX(-)/SDH(+) and normal fibers exposed an impairment in mitochondrial biogenesis in COPD; in healthy controls, we detected a marked upregulation of mtDNA copy number and TFAM protein in COX(-)/SDH(+) compared to normal fibers, reflecting the expected compensatory attempt by the oxidative-deficient cells to increase energy levels; in contrast, they were similar between COX(-)/SDH(+) and normal fibers in COPD patients. Taken together, these findings suggest that although the signaling factors regulating mitochondrial biogenesis are increased in COPD muscle, impairment in the translation of these signals prevents the restoration of normal oxidative capacity. CONCLUSIONS: Single fiber analyses provide the first substantive evidence that low muscle oxidative capacity in COPD cannot be explained by physical inactivity alone and is likely driven by the disease pathophysiology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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