Ginsenoside Rg5 promotes muscle regeneration via p38MAPK and Akt/mTOR signaling
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscles play a key role in physical activity and energy metabolism. The loss of skeletal muscle mass can cause problems related to metabolism and physical activity. Studies are being conducted to prevent such diseases by increasing the mass and regeneration capacity of muscles. Ginsenoside Rg5 has been reported to exhibit a broad range of pharmacological activities. However, studies on the effects of Rg5 on muscle differentiation and growth are scarce. To investigate the effects of Rg5 on myogenesis, C2C12 myoblasts were induced to differentiate with Rg5, followed by immunoblotting, immunostaining, and qRT-PCR for myogenic markers and promyogenic signaling (p38MAPK). Immunoprecipitation confirmed that Rg5 increased the interaction between MyoD and E2A via p38MAPK. To investigate the effects of Rg5 on prevention of muscle mass loss, C2C12 myotubes were treated with dexamethasone to induce muscle atrophy. Immunoblotting, immunostaining, and qRT-PCR were performed for myogenic markers, Akt/mTOR signaling for protein synthesis, and atrophy-related genes (Atrogin-1 and MuRF1). Rg5 promoted C2C12 myoblast differentiation through phosphorylation of p38MAPK and MyoD/E2A heterodimerization. Furthermore, Rg5 stimulated C2C12 myotube hypertrophy via phosphorylation of Akt/mTOR. Phosphorylation of Akt induces FoxO3a phosphorylation, which reduces the expression of Atrogin-1 and MuRF1. This study provides an understanding of how Rg5 promotes myogenesis and hypertrophy and prevents dexamethasone-induced muscle atrophy. The study is the first, to the best of our knowledge, to show that Rg5 promotes muscle regeneration and to suggest that Rg5 can be used for therapeutic intervention of muscle weakness and atrophy, including cancer cachexia.
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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 | 0,001 |
| 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 ».