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Enregistrement W3087424167 · doi:10.1002/jcsm.12623

<i>lncMGPF</i> is a novel positive regulator of muscle growth and regeneration

2020· article· en· W3087424167 sur OpenAlexaff
Wei Lv, Jianjun Jin, Zaiyan Xu, Hongmei Luo, Yubo Guo, Xiaojing Wang, Shanshan Wang, Jiali Zhang, Hao Zuo, Wei Bai, Jun‐Ming Tang, Shuhong Zhao, Bo Zuo

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMyoDMyogenesisMyogeninC2C12Skeletal muscleMyocyteBiologyCell biologyMyoD ProteinMyogenic regulatory factorsMolecular biologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long non-coding RNAs (lncRNAs) play critical regulatory roles in diverse biological processes and diseases. While a large number of lncRNAs have been identified in skeletal muscles until now, their function and underlying mechanisms in skeletal myogenesis remain largely unclear. METHODS: We characterized a novel functional lncRNA designated lncMGPF (lncRNA muscle growth promoting factor) using RACE, Northern blot, fluorescence in situ hybridization and quantitative real-time PCR. Its function was determined by gene overexpression, interference, and knockout experiments in C2C12 myoblasts, myogenic progenitor cells, and an animal model. The molecular mechanism by which lncMGPF regulates muscle differentiation was mainly examined by cotransfection experiments, luciferase reporter assay, RNA immunoprecipitation, RNA pull-down, and RNA stability analyses. RESULTS: We report that lncMGPF, which is highly expressed in muscles and positively regulated by myoblast determination factor (MyoD), promotes myogenic differentiation of muscle cells in vivo and in vitro. lncMGPF knockout in mice substantially decreases growth rate, reduces muscle mass, and impairs muscle regeneration. Overexpression of lncMGPF in muscles can rescue the muscle phenotype of knockout mice and promote muscle growth of wild-type mice. Mechanistically, lncMGPF promotes muscle differentiation by acting as a molecular sponge of miR-135a-5p and thus increasing the expression of myocyte enhancer factor 2C (MEF2C), as well as by enhancing human antigen R-mediated messenger RNA stabilization of myogenic regulatory genes such as MyoD and myogenin (MyoG). We confirm that pig lncRNA AK394747 and human lncRNA MT510647 are homologous to mouse lncMGPF, with conserved function and mechanism during myogenesis. CONCLUSIONS: Our data reveal that lncMGPF is a novel positive regulator of myogenic differentiation, muscle growth and regeneration in mice, pigs, and humans.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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