MicroRNAs facilitate skeletal muscle maintenance and metabolic suppression in hibernating brown bears
Notice bibliographique
Résumé
Hibernating brown bears, Ursus arctos, undergo extended periods of inactivity and yet these large hibernators are resilient to muscle disuse atrophy. Physiological characteristics associated with atrophy resistance in bear muscle have been examined (e.g., muscle mechanics, neural activity) but roles for molecular signaling/regulatory mechanisms in the resistance to muscle wasting in bears still require investigation. Using quantitative reverse transcription PCR (RT-qPCR), the present study characterized the responses of 36 microRNAs linked with development, metabolism, and regeneration of skeletal muscle, in the vastus lateralis of brown bears comparing winter hibernating and summer active animals. Relative levels of mRNA of selected genes (mef2a, pax7, id2, prkaa1, and mstn) implicated upstream and downstream of the microRNAs were examined. Results indicated that hibernation elicited a myogenic microRNA, or "myomiR", response via MEF2A-mediated signaling. Upregulation of MEF2A-controlled miR-1 and miR-206 and respective downregulation of pax7 and id2 mRNA are suggestive of responses that promote skeletal muscle maintenance. Increased levels of metabolic microRNAs, such as miR-27, miR-29, and miR-33, may facilitate metabolic suppression during hibernation via mechanisms that decrease glucose uptake and fatty acid oxidation. This study identified myomiR-mediated mechanisms for the promotion of muscle regeneration, suppression of ubiquitin ligases, and resistance to muscle atrophy during hibernation mediated by observed increases in miR-206, miR-221, miR-31, miR-23a, and miR-29b. This was further supported by the downregulation of myomiRs associated with a muscle injury and inflammation (miR-199a and miR-223) during hibernation. The present study provides evidence of myomiR-mediated signaling pathways that are activated during hibernation to maintain skeletal muscle functionality in brown bears.
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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.
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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 ».