Epigenetic regulation of satellite cell fate during skeletal muscle regeneration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In response to muscle injury, muscle stem cells integrate environmental cues in the damaged tissue to mediate regeneration. These environmental cues are tightly regulated to ensure expansion of muscle stem cell population to repair the damaged myofibers while allowing repopulation of the stem cell niche. These changes in muscle stem cell fate result from changes in gene expression that occur in response to cell signaling from the muscle environment.Integration of signals from the muscle environment leads to changes in gene expression through epigenetic mechanisms. Such mechanisms, including post-translational modification of chromatin and nucleosome repositioning, act to make specific gene loci more, or less, accessible to the transcriptional machinery. In youth, the muscle environment is ideally structured to allow for coordinated signaling that mediates efficient regeneration. Both age and disease alter the muscle environment such that the signaling pathways that shape the healthy muscle stem cell epigenome are altered. Altered epigenome reduces the efficiency of cell fate transitions required for muscle repair and contributes to muscle pathology. However, the reversible nature of epigenetic changes holds out potential for restoring cell fate potential to improve muscle repair in myopathies.In this review, we will describe the current knowledge of the mechanisms allowing muscle stem cell fate transitions during regeneration and how it is altered in muscle disease. In addition, we provide some examples of how epigenetics could be harnessed therapeutically to improve regeneration in various muscle pathologies.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle