Fibre Type Specific Distribution of SERCA1a, SERCA2a and Phospholamban in Human Vastus Lateralis
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies in rodents have shown that the expression patterns of sarco(endo)plasmic reticulum Ca2+ ATPase (SERCA) isoforms and myosin heavy chain (MHC) isoforms in skeletal muscle are closely matched. Specifically, fast-twitch skeletal muscles contain SERCA1a and MHCIIb/IIx/IIa whereas slow-twitch muscles contain SERCA2a and MHCI. Phospholamban (PLN), a known regulator of the SERCA pumps, has been shown to be coexpressed almost exclusively with SERCA2a in rodent skeletal muscle. PURPOSE: To examine the fibre type specific expression of SERCA1a, SERCA2a and PLN in human skeletal muscle. METHODS: Muscle biopsies from the vastus lateralis were extracted from five healthy university males and serial cross sections were immunohistochemically stained for SERCA1a (A52), SERCA2a (2A7-A1) and PLN (2D12). Immunofluorescence analysis of MHC expression was also performed with primary antibodies against MHCI (BA-F8), MHCIIa (SC-71) and MHCIIx (6H1). RESULTS: Although the general fibre type distribution of SERCA and MHC isoforms, which is well-defined for rodent skeletal muscle, also clearly exists in human vastus lateralis, we found that SERCA1a was expressed in 58.2±7.5% of muscle fibres containing MHCI and SERCA2a was expressed in 17.7±9.5% of muscle fibres containing MHCIIa. Fibres containing MHCIIx expressed the SERCA1a isoform exclusively. PLN expression was found in all fibres containing MHCI and SERCA2a and in a large population of fibres containing MHCIIa and SERCA1a suggesting that PLN may interact with both SERCA2a and SERCA1a. CONCLUSION: These data suggest differences in the regulation of genes encoding muscle contractile and sarcoplasmic reticulum proteins between rodents and humans and underscore the importance of applying caution when translating findings from animal models to humans. Supported by NSERC Canada Discovery grant.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».