Notice bibliographique
Résumé
Myostatin, or GDF-8 (growth and differentiation factor-8), was first identified through sequence identity with members of the BMP (bone morphogenetic protein)/TGF-β (transforming growth factor-β) superfamily. The skeletal-muscle-specific expression pattern of myostatin suggested a role in muscle development. Mice with a targeted deletion of the myostatin gene exhibit a hypermuscular phenotype. In addition, inactivating mutations in the myostatin gene have been identified in ‘double muscled’ cattle breeds, such as the Belgian Blue and Piedmontese, as well as in a hypermuscular child. These findings define myostatin as a negative regulator of skeletal-muscle development. Myostatin binds with high affinity to the receptor serine threonine kinase ActRIIB (activin type IIB receptor), which initiates signalling through a smad2/3-dependent pathway. In an effort to validate myostatin as a therapeutic target in a post-embryonic setting, a neutralizing antibody was developed by screening for inhibition of myostatin binding to ActRIIB. Administration of this antimyostatin antibody to adult mice resulted in a significant increase in both muscle mass and functional strength. Importantly, similar results were obtained in a murine model of muscular dystrophy, the mdx mouse. Unlike the myostatin-deficient animals, which exhibit both muscle hypertrophy and hyperplasia, the antibody-treated mice demonstrate increased musculature through a hypertrophic mechanism. These results validate myostatin inhibition as a therapeutic approach to muscle wasting diseases such as muscular dystrophy, sarcopenic frailty of the elderly and amylotrophic lateral sclerosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».