Exercise induces TFEB expression and activity in skeletal muscle in a PGC-1α-dependent manner
Notice bibliographique
Résumé
The mitochondrial network in muscle is controlled by the opposing processes of mitochondrial biogenesis and mitophagy. The coactivator peroxisome proliferator-activated receptor-γ coactivator-1α (PGC-1α) regulates biogenesis, while the transcription of mitophagy-related genes is controlled by transcription factor EB (TFEB). PGC-1α activation is induced by exercise; however, the effect of exercise on TFEB is not fully known. We investigated the interplay between PGC-1α and TFEB on mitochondria in response to acute contractile activity in C 2 C 12 myotubes and following exercise in wild-type and PGC-1α knockout mice. TFEB nuclear localization was increased by 1.6-fold following 2 h of acute myotube contractile activity in culture, while TFEB transcription was also simultaneously increased by twofold to threefold. Viral overexpression of TFEB in myotubes increased PGC-1α and cytochrome- c oxidase-IV gene expression. In wild-type mice, TFEB translocation to the nucleus increased 2.4-fold in response to acute exercise, while TFEB transcription, assessed through the electroporation of a TFEB promoter construct, was elevated by fourfold. These exercise effects were dependent on the presence of PGC-1α. Our data indicate that acute exercise provokes TFEB expression and activation in a PGC-1α-dependent manner and suggest that TFEB, along with PGC-1α, is an important regulator of mitochondrial biogenesis in muscle as a result of exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».