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Enregistrement W4380046457 · doi:10.1016/j.isci.2023.107047

Toward countering muscle and bone loss with spaceflight: GSK3 as a potential target

2023· article· en· W4380046457 sur OpenAlexafffund
Ryan W. Baranowski, Jessica L. Braun, Briana L. Hockey, Jenalyn L. Yumol, Mia S. Geromella, Colton J. F. Watson, Nigel Kurgan, Holt N. Messner, Kennedy C. Whitley, Adam J. MacNeil, Guillemette Gauquelin‐Koch, Fabrice Bertile, William Gittings, Rene Vandenboom, Wendy E. Ward, Val A. Fajardo

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Space Agency
Mots-clésSpaceflightGSK3BHindlimbGSK-3SerineSkeletal musclePhosphorylationChemistryGlycogen synthaseCell biologyBiologyAnatomyBiochemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effects of ∼30 days of spaceflight on glycogen synthase kinase 3 (GSK3) content and inhibitory serine phosphorylation in murine muscle and bone samples from four separate missions (BION-M1, rodent research [RR]1, RR9, and RR18). Spaceflight reduced GSK3β content across all missions, whereas its serine phosphorylation was elevated with RR18 and BION-M1. The reduction in GSK3β was linked to the reduction in type IIA fibers commonly observed with spaceflight as these fibers are particularly enriched with GSK3. We then tested the effects of inhibiting GSK3 before this fiber type shift, and we demonstrate that muscle-specific Gsk3 knockdown increased muscle mass, preserved muscle strength, and promoted the oxidative fiber type with Earth-based hindlimb unloading. In bone, GSK3 activation was enhanced after spaceflight; and strikingly, muscle-specific Gsk3 deletion increased bone mineral density in response to hindlimb unloading. Thus, future studies should test the effects of GSK3 inhibition during spaceflight.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,515
Score d'incertitude au seuil0,263

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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