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Enregistrement W4389017363 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.839.16

P53 Regulation of Cellular Homeostasis in Skeletal Muscle with Training: An Evaluation of Two Mouse Models

2017· article· en· W4389017363 sur OpenAlexaffabout
Kaitlyn Beyfuss, Avigail T. Erlich, David A. Hood

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMitochondrial biogenesisSkeletal muscleOxidative stressMitochondrionHomeostasisAutophagyBiologyCytosolCell biologyConditional gene knockoutKnockout mouseEndocrinologyInternal medicineApoptosisPhenotypeMedicineBiochemistryGeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tumour suppressor protein p53, well‐known for its ability to mediate oxidative stress, plays an essential role in maintaining cellular homeostasis. This is accomplished through enhanced antioxidant enzyme transcription and cellular senescence with low to moderate levels of stress, or through increased apoptosis and the induction of cell death with greater levels of stress. However, recent literature has dictated a novel role for p53, dependent on its subcellular localization. With certain stressors such as exercise, phosphorylation of p53 at specific residues allows for enhanced mitochondrial localization whereby it functions to maintain mitochondrial DNA integrity, thus leading to enhanced oxidative metabolism. It is evident that understanding the effects of chronic exercise on p53 localization, and the regulation of p53‐dependent signaling pathways (autophagy, antioxidant capacity, and mitochondrial biogenesis) is essential for a full comprehension of how exercise affects muscle health. To study this further, two mouse models were compared to assess the role of p53 in mediating muscle phenotype, mitochondrial function and endurance performance. Whole body (WB) C57BL/6J p53 wild‐type (WT) and knockout (KO) mice, as well as MCK‐driven p53 muscle‐specific (MS) KO were used. All mice underwent a 6‐week progressive treadmill training protocol with concomitant pre‐ and post‐endurance stress tests to observe training adaptations. Phenotypic analyses confirmed matched body weight in KO and WT mice within both mouse models. Slight elevations in body mass were observed within MS mice relative to WB mice independent of genotype, with no observable effect of training. However, training did reduce epididymal fat mass in both groups. Tissue‐specific analysis revealed increased gastrocnemius mass corrected for body mass in WB KO relative to WT mice, however this phenotypic adaptation was not apparent in the MS mice. COX enzyme activity, a predictor of mitochondrial content, increased in WB mice, but this adaptation was not apparent MS mice. To delineate the effects of p53 on aerobic metabolism, respiration analyses confirmed increased state 3 respiration in WB WT mice with training, however this trend was not observed in the WB KO group, or in MS KO mice. Additionally, reduced state 3 respiration was observed in the WB mice relative to the MS mice. Mitochondrial reactive oxygen species (ROS) emission was elevated in both WB and MS mice, but training restored ROS levels to normal. Pre‐training exercise performance was similar between the WB WT and KO groups, as well as the MS WT mice, however MS KO distances were significantly decreased, concomitant with moderately elevated lactate levels. However, training effectively restored MS KO running distances to normal levels, although this was less pronounced than seen in the WB KO mice. Thus, whole body (WB) and muscle specific (MS) p53 knockout animals display largely similar phenotypic characteristics and adaptations to training, and provide equally useful experimental models for the investigation of the role of p53 in muscle function and metabolism. Support or Funding Information This work is supported by the Natural Science and Engineering Research Council (NSERC) of Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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