AMP‐activated protein kinase‐regulated activation of the PGC‐1α promoter in skeletal muscle cells
Notice bibliographique
Résumé
PGC‐1α is an important regulator of mitochondrial biogenesis in skeletal muscle. However, the transcriptional mechanisms controlling PGC‐1α expression in muscle remain to be clearly defined. We have isolated the proximal 2kb sequence of the PGC‐1α promoter from human genomic DNA. Analysis reveals that it contains putative binding sites for Sp1, ATF2/CREB, FKHR, GATA, SRF, MEF2, p53 and NF‐κB as well as multiple E Boxes. Using truncated deletions of the PGC‐1α promoter, we investigated the effect of AMPK activation by AICAR, a known mitochondrial biogenesis‐stimulating agent. AICAR treatment (1mM, 24hrs) increased promoter activity within the 848bp fragment of the PGC‐1α promoter activity by 3.4‐fold (p<0.001) in C 2 C 12 muscle cells. This occurred concomitantly with 1.8‐ (p<0.05) and 2.2‐fold (p<0.05) increases in GATA‐EBox DNA‐binding and PGC‐1α mRNA expression, respectively. The AICAR effect, which is mediated via overlapping GATA/EBox binding sites, requires the cooperative actions of GATA‐4 and USF‐1. GATA‐4 overexpression increased PGC‐1α promoter activity 3.2‐fold (p<0.05), and was further enhanced by 1.4‐fold in the presence of AICAR. Our data define a novel pathway by which AMPK activation regulates PGC‐1α promoter activity via GATA‐4 and USF‐1, ultimately resulting in the induction of PGC‐1α mRNA expression. They also suggest that the modulation of the AMPK signaling pathway via GATA‐4 and/or USF‐1 could represent a potential therapeutic target to control PGC‐1α expression in skeletal muscle. This work was funded by NSERC and CIHR.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».