Allosteric, transcriptional and post-translational control of mitochondrial energy metabolism
Notice bibliographique
Résumé
The heart is the organ with highest energy turnover rate (per unit weight) in our body. The heart relies on its flexible and powerful catabolic capacity to continuously generate large amounts of ATP utilizing many energy substrates including fatty acids, carbohydrates (glucose and lactate), ketones and amino acids. The normal health mainly utilizes fatty acids (40-60%) and glucose (20-40%) for ATP production while ketones and amino acids have a minor contribution (10-15% and 1-2%, respectively). Mitochondrial oxidative phosphorylation is the major contributor to cardiac energy production (95%) while cytosolic glycolysis has a marginal contribution (5%). The heart can dramatically and swiftly switch between energy-producing pathways and/or alter the share from each of the energy substrates based on cardiac workload, availability of each energy substrate and neuronal and hormonal activity. The heart is equipped with a highly sophisticated and powerful mitochondrial machinery which synchronizes cardiac energy production from different substrates and orchestrates the rate of ATP production to accommodate its contractility demands. This review discusses mitochondrial cardiac energy metabolism and how it is regulated. This includes a discussion on the allosteric control of cardiac energy metabolism by short-chain coenzyme A esters, including malonyl CoA and its effect on cardiac metabolic preference. We also discuss the transcriptional level of energy regulation and its role in the maturation of cardiac metabolism after birth and cardiac adaptability for different metabolic conditions and energy demands. The role post-translational modifications, namely phosphorylation, acetylation, malonylation, succinylation and glutarylation, play in regulating mitochondrial energy metabolism is also discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».