Characterizing SERCA Function in Murine Skeletal Muscles after 35–37 Days of Spaceflight
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that microgravity exposure causes significant muscle weakness and atrophy via muscle unloading. On Earth, muscle unloading leads to a disproportionate loss in muscle force and size with the loss in muscle force occurring at a faster rate. Although the exact mechanisms are unknown, a role for Ca2+ dysregulation has been suggested. The sarco(endo)plasmic reticulum Ca2+ ATPase (SERCA) pump actively brings cytosolic Ca2+ into the SR, eliciting muscle relaxation and maintaining low intracellular Ca2+ ([Ca2+]i). SERCA dysfunction contributes to elevations in [Ca2+]i, leading to cellular damage, and may contribute to the muscle weakness and atrophy observed with spaceflight. Here, we investigated SERCA function, SERCA regulatory protein content, and reactive oxygen/nitrogen species (RONS) protein adduction in murine skeletal muscle after 35–37 days of spaceflight. In male and female soleus muscles, spaceflight led to drastic impairments in Ca2+ uptake despite significant increases in SERCA1a protein content. We attribute this impairment to an increase in RONS production and elevated total protein tyrosine (T) nitration and cysteine (S) nitrosylation. Contrarily, in the tibialis anterior (TA), we observed an enhancement in Ca2+ uptake, which we attribute to a shift towards a faster muscle fiber type (i.e., increased myosin heavy chain IIb and SERCA1a) without elevated total protein T-nitration and S-nitrosylation. Thus, spaceflight affects SERCA function differently between the soleus and TA.
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 | 0,000 | 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 ».