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 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 ».