ADP is the dominant controller of AMP-activated protein kinase activity dynamics in skeletal muscle during exercise
Notice bibliographique
Résumé
Exercise training elicits profound metabolic adaptations in skeletal muscle cells. A key molecule in coordinating these adaptations is AMP-activated protein kinase (AMPK), whose activity increases in response to cellular energy demand. AMPK activity dynamics are primarily controlled by the adenine nucleotides ADP and AMP, but how each contributes to its control in skeletal muscle during exercise is unclear. We developed and validated a mathematical model of AMPK signaling dynamics, and then applied global parameter sensitivity analyses with data-informed constraints to predict that AMPK activity dynamics are determined principally by ADP and not AMP. We then used the model to predict the effects of two additional direct-binding activators of AMPK, ZMP and Compound 991, further validating the model and demonstrating its applicability to understanding AMPK pharmacology. The relative effects of direct-binding activators can be understood in terms of four properties, namely their concentrations, binding affinities for AMPK, abilities to enhance AMPK phosphorylation, and the magnitudes of their allosteric activation of AMPK. Despite AMP's favorable values in three of these four properties, ADP is the dominant controller of AMPK activity dynamics in skeletal muscle during exercise by virtue of its higher concentration compared to that of AMP.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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 ».