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Enregistrement W4389023556 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1083.8

Intracellular Signaling in Skeletal Muscle is Dysregulated in a Pre‐Clinical Model of Spinal Muscular Atrophy

2017· article· en· W4389023556 sur OpenAlexaffabout
Sean Y. Ng, Athan G. Dial, Vladimir Ljubicic

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurogenetic and Muscular Disorders Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal muscular atrophyEndocrinologySMA*Skeletal muscleInternal medicineAMPKBiologyProtein kinase AITGA7MedicineCell biologyKinaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal muscular atrophy (SMA) is the leading genetic cause of infant mortality and the second most prevalent autosomal recessive disorder. SMA, which is caused by mutations in the survival motor neuron (SMN) gene, is a neuromuscular disorder (NMD) without a cure. Stimulation of key molecules that regulate skeletal muscle phenotype can be therapeutic in chronic diseases such as obesity and type 2 diabetes, as well as in some NMD contexts. Indeed, many characteristics of AMP‐activated protein kinase (AMPK), p38 mitogen‐activated protein kinase, and peroxisome proliferator‐activated receptor γ coactivator‐1α (PGC‐1α) serve to favorably maintain and remodel skeletal muscle biology. However, the expression and function of these phenotype‐bending molecules have yet to be studied in a SMA. Thus, the purpose of this study was to examine these signaling pathways in the skeletal muscle of a pre‐clinical model of SMA. Quadriceps (QUAD) and gastrocnemius (GAST) muscles were obtained from wild‐type (WT) animals (n = 7), as well as from mice harboring an Smn 2B/− mutation (SMA; n = 7) at postnatal day (p) 21. These SMA mice recapitulate the neuromuscular abnormalities characteristic of the human disorder, and display a disease onset at ~ p10 and demonstrate a mean life expectancy of ~28 days. Western blot analyses were employed to examine SMN, AMPK, p38, and PGC‐1α protein levels in mixed QUAD and GAST muscle homogenates. Skeletal muscle mass was ~60–70% lower (p < 0.05) in SMA mice relative to their age‐matched, WT littermate counterparts. SMN protein content was ~85% lower (p < 0.05) in the muscles from SMA mice, as compared to the WT group. Total AMPK and p38 protein content were similar between genotypes. However, phosphorylated AMPK and p38 levels were ~50% lower (p < 0.05) in the SMA mice. PGC‐1α expression, a downstream target of AMPK and p38, was significantly reduced (−60%) in the muscle of SMA mice relative to the WT group. This decrement in PGC‐1α expression was also observed using immunofluorescence techniques. Collectively, these data indicate that SMA is associated with a reduction in molecules that are important for maintaining healthy skeletal muscle, as well as for remodeling skeletal muscle phenotype. In a separate cohort of animals (n = 1), at p17 SMA and WT mice ran on a motorized treadmill (3 m/min) until the inability to continue exercise was determined. During the run, WT mice were exposed to incremental increases of 2 m/min every 5 minutes. SMA mice ran ~80% less (p < 0.05) than their WT counterparts. While exercise appeared to increase AMPK and p38 phosphorylation in both genotypes, the induction tended to be greater in the SMA animals. In summary, this study enhances our knowledge of skeletal muscle disease biology in SMA. Furthermore, preliminary data suggest that exercise may enhance signaling for SMN induction in skeletal muscle. Support or Funding Information Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and Canada Research Chairs

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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