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Enregistrement W4312052895 · doi:10.1016/j.smhs.2022.11.004

The skeletal muscle fiber periphery: A nexus of mTOR-related anabolism

2022· review· en· W4312052895 sur OpenAlexaff
Cassidy T. Tinline‐Goodfellow, Matthew Lees, Nathan Hodson

Notice bibliographique

RevueSports Medicine and Health Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmTORC1AnabolismPI3K/AKT/mTOR pathwaySkeletal muscleCell biologyMechanistic target of rapamycinBiologyCatabolismSignal transductionNeuroscienceAnatomyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle anabolism is driven by numerous stimuli such as growth factors, nutrients (i.e., amino acids, glucose), and mechanical stress. These stimuli are integrated by the mechanistic target of rapamycin (mTOR) complex 1 (mTORC1) signal transduction cascade. In recent years, work from our laboratory and elsewhere has sought to unravel the molecular mechanisms underpinning the mTOR-related activation of muscle protein synthesis (MPS), as well as the spatial regulation of these mechanisms within the skeletal muscle cell. These studies have suggested that the skeletal muscle fiber periphery is a region of central importance in anabolism (i.e., growth/MPS). Indeed, the fiber periphery is replete with the substrates, molecular machinery, and translational apparatus necessary to facilitate MPS. This review provides a summary of the mechanisms underpinning the mTOR-associated activation of MPS from cell, rodent, and human studies. It also presents an overview of the spatial regulation of mTORC1 in response to anabolic stimuli and outlines the factors that distinguish the periphery of the cell as a highly notable region of skeletal muscle for the induction of MPS. Future research should seek to further explore the nutrient-induced activation of mTORC1 at the periphery of skeletal muscle fibers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,317 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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