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Enregistrement W4382632119 · doi:10.1051/medsci/2023084

Des liens entre métabolisme et régulation épigénétique des cellules souches musculaires

2023· article· fr· W4382632119 sur OpenAlexaff
Jean‐Philippe Leduc‐Gaudet, Céline Guirguis, Marie‐Claude Sincennes

Notice bibliographique

Revuemédecine/sciences · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité du Québec à Trois-RivièresMcGill University Health CentreUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle regeneration in response to injury or exercise relies on the ability of muscle stem cells to proliferate and differentiate to repair the damage. In the absence of damage, muscle stem cells are quiescent: they do not proliferate and have a very low metabolism. Recent studies have linked the metabolic state of the adult muscle stem cell to its epigenetic regulation. This article synthesizes the known concepts about histone modifications and metabolic pathways found in quiescent muscle stem cells, as well as the metabolic and epigenetic changes leading to muscle stem cell activation in response to injury. Here, we discuss the heterogeneity in quiescent stem cell metabolism and compare the metabolism of quiescent and activated muscle stem cells, and describe the epigenetic changes related to their activation. We also discuss the involvement of SIRT1, an important effector of muscle stem cells metabolism, together with the effects of aging and caloric restriction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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