Mitochondrial Bioenergetics and Turnover during Chronic Muscle Disuse
Notice bibliographique
Résumé
Periods of muscle disuse promote marked mitochondrial alterations that contribute to the impaired metabolic health and degree of atrophy in the muscle. Thus, understanding the molecular underpinnings of muscle mitochondrial decline with prolonged inactivity is of considerable interest. There are translational applications to patients subjected to limb immobilization following injury, illness-induced bed rest, neuropathies, and even microgravity. Studies in these patients, as well as on various pre-clinical rodent models have elucidated the pathways involved in mitochondrial quality control, such as mitochondrial biogenesis, mitophagy, fission and fusion, and the corresponding mitochondrial derangements that underlie the muscle atrophy that ensues from inactivity. Defective organelles display altered respiratory function concurrent with increased accumulation of reactive oxygen species, which exacerbate myofiber atrophy via degradative pathways. The preservation of muscle quality and function is critical for maintaining mobility throughout the lifespan, and for the prevention of inactivity-related diseases. Exercise training is effective in preserving muscle mass by promoting favourable mitochondrial adaptations that offset the mitochondrial dysfunction, which contributes to the declines in muscle and whole-body metabolic health. This highlights the need for further investigation of the mechanisms in which mitochondria contribute to disuse-induced atrophy, as well as the specific molecular targets that can be exploited therapeutically.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».