A Study of the Role of the Six Family of Transcription Factors in Adult Skeletal Muscle Homeostasis
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
Duchenne Muscular Dystrophy (DMD) is characterized by persistent deterioration and regeneration of skeletal muscles. This occurs when ablation of the Dystrophin protein – through deleterious, nonsense, or frameshift mutations in the coding gene – destabilizes the Dystrophin-Associated Glycoprotein Complex (DAPC), resulting in a multitude of signaling defects. Upregulation of a closely related protein, Utrophin A, has been shown to alleviate the DMD phenotype, and slow-twitch oxidative muscle fibers express innately increased sarcolemmal Utrophin levels conferring resistance to the disease. Studies have shown that the Six family of Transcription Factors (TFs) promote the formation and maintenance of fast-twitch muscle, suggesting that antagonizing the Six TFs and causing a fiber type switch may be a therapeutic approach to treating DMD. In this study, partial loss-of function through RNA interference methodologies in adult skeletal muscles were combined with bioinformatic analyses, to elucidate the therapeutic potential of the antagonism of the Six TFs. Knockdown of Six1 is shown to increase Utrophin levels, with a suggested increase in Nuclear factor of activated T-cells (NFAT) activity. This may be partially mediated by Six1 regulation of a known inhibitor of the NFAT pathway, Myoz1, described herein. Six1 knockdown is also shown to modulate thyroid hormone regulated gene expression, mediated through a novel target, MCT10. This thesis elucidates putative mechanisms by which Six TFs may regulate pro-fast-twitch skeletal muscle fiber type by both antagonizing NFAT activity and promoting thyroid hormone signaling.
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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.
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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