The emergence of protein arginine methyltransferases in skeletal muscle and metabolic disease
Notice bibliographique
Résumé
Protein arginine methyltransferases (PRMTs) are a family of enzymes that catalyze the methylation of arginine residues on target proteins and thus alter the stability, localization, or activity of the substrate. In doing so, PRMTs mediate a variety of intracellular functions that are essential for survival. Additionally, PRMT dysregulation is involved in a number of the most prevalent health disorders, including cancer and neurodegenerative and cardiovascular diseases, as well as in the aging process. Investigations of PRMT biology in skeletal muscle cells began in 2002, and since then these enzymes have emerged as regulators of skeletal muscle phenotype determination, maintenance, and remodeling. Specifically, more recent in vivo studies have revealed that PRMTs impact multiple aspects of skeletal muscle biology, including satellite cell function and phenotypic plasticity in response to exercise and disuse. Skeletal muscle plays critically important roles in regulating whole body metabolism, and recent investigations have also begun elucidating PRMT expression and function under conditions of metabolic dysfunction. The goals of this review are to 1) summarize the literature on PRMT biology in skeletal muscle with a particular emphasis on the in vivo evidence and 2) survey PRMTs in metabolic disorders, namely, obesity and type 2 diabetes mellitus. We also identify notable knowledge gaps therein and present opportunities to further expand our understanding of these enzymes so critical to health and disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».