Transcriptional regulation of metabolism in disease: From transcription factors to epigenetics
Notice bibliographique
Résumé
Every cell in an individual has largely the same genomic sequence and yet cells in different tissues can present widely different phenotypes. This variation arises because each cell expresses a specific subset of genomic instructions. Control over which instructions, or genes, are expressed is largely controlled by transcriptional regulatory pathways. Each cell must assimilate a huge amount of environmental input, and thus it is of no surprise that transcription is regulated by many intertwining mechanisms. This large regulatory landscape means there are ample possibilities for problems to arise, which in a medical context means the development of disease states. Metabolism within the cell, and more broadly, affects and is affected by transcriptional regulation. Metabolism can therefore contribute to improper transcriptional programming, or pathogenic metabolism can be the result of transcriptional dysregulation. Here, we discuss the established and emerging mechanisms for controling transcription and how they affect metabolism in the context of pathogenesis. Cis- and trans-regulatory elements, microRNA and epigenetic mechanisms such as DNA and histone methylation, all have input into what genes are transcribed. Each has also been implicated in diseases such as metabolic syndrome, various forms of diabetes, and cancer. In this review, we discuss the current understanding of these areas and highlight some natural models that may inspire future therapeutics.
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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 ».