ERRα fosters running endurance by driving myofiber aerobic transformation and fuel efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen related receptor α (ERRα) occupies a central node in the transcriptional control of energy metabolism, including in skeletal muscle, but whether modulation of its activity can directly contribute to extend endurance to exercise remains to be investigated. The goal of this study was to characterize the benefit of mice engineered to express a physiologically relevant activated form of ERRα on skeletal muscle exercise metabolism and performance. We recently shown that mutational inactivation of three regulated phosphosites in the amino terminal domain of the nuclear receptor ERRα impedes its degradation, leading to an accumulation of ERRα proteins and perturbation of metabolic homeostasis in ERRα3SA mutant mice. Herein, we used a multi-omics approach in combination with physical endurance tests to ascertain the consequences of expressing the constitutively active phospho-deficient ERRα3SA form on muscle exercise performance and energy metabolism. Genetic heightening of ERRα activity enhanced exercise capacity, fatigue-resistance, and endurance. This phenotype resulted from extensive reprogramming of ERRα global DNA occupancy and transcriptome in muscle leading to an increase in oxidative fibers, mitochondrial biogenesis, fatty acid oxidation, and lactate homeostasis. Our findings support the potential to enhance physical performance and exercise-induced health benefits by targeting molecular pathways regulating ERRα transcriptional activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».