Decreased Satellite Cell Number and Function in Humans and Mice With Type 1 Diabetes Is the Result of Altered Notch Signaling
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes (T1D) negatively influences skeletal muscle health; however, its effect on muscle satellite cells (SCs) remains largely unknown. SCs from samples from rodents (Akita) and human subjects with T1D were examined to discern differences in SC density and functionality compared with samples from their respective control subjects. Examination of the Notch pathway was undertaken to investigate its role in changes to SC functionality. Compared with controls, Akita mice demonstrated increased muscle damage after eccentric exercise along with a decline in SC density and myogenic capacity. Quantification of components of the Notch signaling pathway revealed a persistent activation of Notch signaling in Akita SCs, which could be reversed with the Notch inhibitor DAPT. Similar to Akita samples, skeletal muscle from human subjects with T1D displayed a significant reduction in SC content, and the Notch ligand, DLL1, was significantly increased compared with control subjects, supporting the dysregulated Notch pathway observed in Akita muscles. These data indicate that persistent activation in Notch signaling impairs SC functionality in the T1D muscle, resulting in a decline in SC content. Given the vital role played by the SC in muscle growth and maintenance, these findings suggest that impairments in SC capacities play a primary role in the skeletal muscle myopathy that characterizes T1D.
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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 ».