PGC-1α4 Interacts with REST to Upregulate Neuronal Genes and Augment Energy Consumption in Developing Cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Transcriptional coactivator PGC-1α is a main regulator of cardiac energy metabolism. In addition to canonical PGC-1α1, other PGC-1α isoforms have been found to exert specific biological functions in a variety of tissues. We investigated the expression patterns and the biological effects of the non-canonical isoforms in the heart. We used RNA sequencing data to identify the expression patterns of PGC-1α isoforms in the heart. To evaluate the biological effects of the alternative isoform expression, we generated a transgenic mouse with cardiac-specific overexpression of PGC-1α4 and analysed the cardiac phenotype with a wide spectrum of physiological and biophysical tools. Our results show that non-canonical isoforms are expressed in the heart, and that the main variant PGC-1α4 is induced by β-adrenergic signalling in adult cardiomyocytes. Cardiomyocyte specific PGC-1α4 overexpression in mice relieves the RE1-Silencing Transcription factor (REST)-mediated suppression of neuronal genes during foetal heart development. The resulting de-repression of REST target genes induces a cardiac phenotype with increased cellular energy consumption, resulting in postnatal dilated cardiomyopathy. These results propose a new concept for actions of the PGC-1α protein family where activation of the Pgc-1α gene, through its isoforms, induces a phenotype with concurrent supply and demand for cellular energy. These data highlight the biological roles of the different PGC-1α isoforms, which should be considered when future therapies are developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».