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Enregistrement W4360601280 · doi:10.7554/elife.85289

Lipid hydroperoxides promote sarcopenia through carbonyl stress

2023· article· en· W4360601280 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueeLife · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensSciex (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCenter on Aging, University of UtahNational Institute on AgingNational Institutes of HealthUehara Memorial FoundationNational Institute of General Medical SciencesAmerican Heart Association
Mots-clésSarcopeniaReactive oxygen speciesOxidative stressMuscle atrophyChemistryAtrophySkeletal muscleGlutathioneEndocrinologyInternal medicineCell biologyBiochemistryBiologyMedicineEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reactive oxygen species (ROS) accumulation is a cardinal feature of skeletal muscle atrophy. ROS refers to a collection of radical molecules whose cellular signals are vast, and it is unclear which downstream consequences of ROS are responsible for the loss of muscle mass and strength. Here, we show that lipid hydroperoxides (LOOH) are increased with age and disuse, and the accumulation of LOOH by deletion of glutathione peroxidase 4 (GPx4) is sufficient to augment muscle atrophy. LOOH promoted atrophy in a lysosomal-dependent, proteasomal-independent manner. In young and old mice, genetic and pharmacological neutralization of LOOH or their secondary reactive lipid aldehydes robustly prevented muscle atrophy and weakness, indicating that LOOH-derived carbonyl stress mediates age- and disuse-induced muscle dysfunction. Our findings provide novel insights for the role of LOOH in sarcopenia including a therapeutic implication by pharmacological suppression.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,286 · 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