Neurturin is a PGC-1α1-controlled myokine that promotes motor neuron recruitment and neuromuscular junction formation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined whether skeletal muscle overexpression of PGC-1α1 or PGC-1α4 affected myokine secretion and neuromuscular junction (NMJ) formation. METHODS: A microfluidic device was used to model endocrine signaling and NMJ formation between primary mouse myoblast-derived myotubes and embryonic stem cell-derived motor neurons. Differences in hydrostatic pressure allowed for fluidic isolation of either cell type or unidirectional signaling in the fluid phase. Myotubes were transduced to overexpress PGC-1α1 or PGC-1α4, and myokine secretion was quantified using a proximity extension assay. Morphological and functional changes in NMJs were measured by fluorescent microscopy and by monitoring muscle contraction upon motor neuron stimulation. RESULTS: Skeletal muscle transduction with PGC-1α1, but not PGC-1α4, increased NMJ formation and size. PGC-1α1 increased muscle secretion of neurturin, which was sufficient and necessary for the effects of muscle PGC-1α1 on NMJ formation. CONCLUSIONS: Our findings indicate that neurturin is a mediator of PGC-1α1-dependent retrograde signaling from muscle to motor neurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».