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Enregistrement W2999033167 · doi:10.1038/s41467-019-13832-9

Sestrin prevents atrophy of disused and aging muscles by integrating anabolic and catabolic signals

2020· article· en· W2999033167 sur OpenAlexaff
Jessica Segalés, Eusebio Perdiguero, Antonio L. Serrano, Pedro Sousa‐Victor, Laura Ortet, Mercè Jardı́, Andrei V. Budanov, Laura García‐Prat, Marco Sandri, David M. Thomson, Michael Karin, Jun Hee Lee, Pura Muñoz‐Cánoves

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institutes of HealthRussian Science FoundationNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCentro Nacional de Investigaciones CardiovascularesMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesEllison Medical Foundation
Mots-clésAnabolismCatabolismAtrophyMuscle atrophyMedicineBioinformaticsCell biologyNeuroscienceBiologyEndocrinologyInternal medicineMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A unique property of skeletal muscle is its ability to adapt its mass to changes in activity. Inactivity, as in disuse or aging, causes atrophy, the loss of muscle mass and strength, leading to physical incapacity and poor quality of life. Here, through a combination of transcriptomics and transgenesis, we identify sestrins, a family of stress-inducible metabolic regulators, as protective factors against muscle wasting. Sestrin expression decreases during inactivity and its genetic deficiency exacerbates muscle wasting; conversely, sestrin overexpression suffices to prevent atrophy. This protection occurs through mTORC1 inhibition, which upregulates autophagy, and AKT activation, which in turn inhibits FoxO-regulated ubiquitin-proteasome-mediated proteolysis. This study reveals sestrin as a central integrator of anabolic and degradative pathways preventing muscle wasting. Since sestrin also protected muscles against aging-induced atrophy, our findings have implications for sarcopenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations152
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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