Slow-Myofiber Commitment by Semaphorin 3A Secreted from Myogenic Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, we found that resident myogenic stem satellite cells upregulate a multi-functional secreted protein, semaphorin 3A (Sema3A), exclusively at the early-differentiation phase in response to muscle injury; however, its physiological significance is still unknown. Here we show that Sema3A impacts slow-twitch fiber generation through a signaling pathway, cell-membrane receptor (neuropilin2-plexinA3) → myogenin-myocyte enhancer factor 2D → slow myosin heavy chain. This novel axis was found by small interfering RNA-transfection experiments in myoblast cultures, which also revealed an additional element that Sema3A-neuropilin1/plexinA1, A2 may enhance slow-fiber formation by activating signals that inhibit fast-myosin expression. Importantly, satellite cell-specific Sema3A conditional-knockout adult mice (Pax7CreERT2-Sema3Afl°x activated by tamoxifen-i.p. injection) provided direct in vivo evidence for the Sema3A-driven program, by showing that slow-fiber generation and muscle endurance were diminished after repair from cardiotoxin-injury of gastrocnemius muscle. Overall, the findings highlight an active role for satellite cell-secreted Sema3A ligand as a key “commitment factor” for the slow-fiber population during muscle regeneration. Results extend our understanding of the myogenic stem-cell strategy that regulates fiber-type differentiation and is responsible for skeletal muscle contractility, energy metabolism, fatigue resistance, and its susceptibility to aging and disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».