MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283808060 · doi:10.3389/fcell.2022.886393

Energy Metabolism on Mitochondrial Maturation and Its Effects on Cardiomyocyte Cell Fate

2022· review· en· W4283808060 sur OpenAlexaff
Kaya L. Persad, Gary D. Lopaschuk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMitochondrial biogenesisMitochondrionBiologyCell biologyBiogenesisContext (archaeology)Cell fate determinationStem cellGeneticsTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alterations in energy metabolism play a major role in the lineage of cardiomyocytes, such as the dramatic changes that occur in the transition from neonate to newborn. As cardiomyocytes mature, they shift from a primarily glycolytic state to a mitochondrial oxidative metabolic state. Metabolic intermediates and metabolites may have epigenetic and transcriptional roles in controlling cell fate by increasing mitochondrial biogenesis. In the maturing cardiomyocyte, such as in the postnatal heart, fatty acid oxidation increases in conjunction with increased mitochondrial biogenesis driven by the transcriptional coregulator PGC1-α. PGC1-α is necessary for mitochondrial biogenesis in the heart at birth, with deficiencies leading to postnatal cardiomyopathy. While stem cell therapy as a treatment for heart failure requires further investigation, studies suggest that adult stem cells may secrete cardioprotective factors which may regulate cardiomyocyte differentiation and survival. This review will discuss how metabolism influences mitochondrial biogenesis and how mitochondrial biogenesis influences cell fate, particularly in the context of the developing cardiomyocyte. The implications of energy metabolism on stem cell differentiation into cardiomyocytes and how this may be utilized as a therapy against heart failure and cardiovascular disease will also be discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Cell and Developmental BiologyMême sujetMitochondrial Function and PathologyTravaux en français237 207