Modelling Skeletal Muscle Ageing and Repair In Vitro
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.
Notice bibliographique
Résumé
Healthy skeletal muscle can regenerate after ischaemic, mechanical, or toxin-induced injury, but ageing impairs that regeneration potential. This has been largely attributed to dysfunctional satellite cells and reduced myogenic capacity. Understanding which signalling pathways are associated with reduced myogenesis and impaired muscle regeneration can provide valuable information about the mechanisms driving muscle ageing and prompt the development of new therapies. To investigate this, we developed a high-throughput in vitro model to assess muscle regeneration in chemically injured C2C12 and human myotube-derived young and aged myoblast cultures. We observed a reduced regeneration capacity of aged cells, as indicated by an attenuated recovery towards preinjury myotube size and myogenic fusion index at the end of the regeneration period, in comparison with younger muscle cells that were fully recovered. RNA-sequencing data showed significant enrichment of KEGG signalling pathways, PI3K-Akt, and downregulation of GO processes associated with muscle development, differentiation, and contraction in aged but not in young muscle cells. Data presented here suggest that repair in response to in vitro injury is impaired in aged vs. young muscle cells. Our study establishes a framework that enables further understanding of the factors underlying impaired muscle regeneration in older age.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle