Regulatory networks coordinating mitochondrial quality control in skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
The adaptive plasticity of mitochondria within a skeletal muscle is regulated by signals converging on a myriad of regulatory networks that operate during conditions of increased (i.e., exercise) and decreased (inactivity, disuse) energy requirements. Notably, some of the initial signals that induce adaptive responses are common to both conditions, differing in their magnitude and temporal pattern, to produce vastly opposing mitochondrial phenotypes. In response to exercise, signaling to peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR)-γ coactivator-1α (PGC-1α) and other regulators ultimately produces an abundance of high-quality mitochondria, leading to reduced mitophagy and a higher mitochondrial content. This is accompanied by the presence of an enhanced protein quality control system that consists of the protein import machinery as well chaperones and proteases termed the mitochondrial unfolded protein response (UPR mt ). The UPR mt monitors intraorganelle proteostasis, and strives to maintain a mito-nuclear balance between nuclear- and mtDNA-derived gene products via retrograde signaling from the organelle to the nucleus. In addition, antioxidant capacity is improved, affording greater protection against oxidative stress. In contrast, chronic disuse conditions produce similar signaling but result in decrements in mitochondrial quality and content. Thus, the interactive cross talk of the regulatory networks that control organelle turnover during wide variations in muscle use and disuse remain incompletely understood, despite our improving knowledge of the traditional regulators of organelle content and function. This brief review acknowledges existing regulatory networks and summarizes recent discoveries of novel biological pathways involved in determining organelle biogenesis, dynamics, mitophagy, protein quality control, and antioxidant capacity, identifying ample protein targets for therapeutic intervention that determine muscle and mitochondrial health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».