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Enregistrement W4389346861 · doi:10.1016/j.isci.2023.108634

Kinetic modeling of leucine-mediated signaling and protein metabolism in human skeletal muscle

2023· article· en· W4389346861 sur OpenAlexafffund
Taylor J. McColl, David C. Clarke

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésmTORC1Skeletal muscleLeucinePI3K/AKT/mTOR pathwayChemistrySignal transductionMetabolismInsulin receptorProtein kinase BCell biologyInsulinBiochemistryBiologyEndocrinologyAmino acidInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle protein levels are governed by the relative rates of muscle protein synthesis (MPS) and breakdown (MPB). The mechanisms controlling these rates are complex, and their integrated behaviors are challenging to study through experiments alone. The purpose of this study was to develop and analyze a kinetic model of leucine-mediated mTOR signaling and protein metabolism in the skeletal muscle of young adults. Our model amalgamates published cellular-level models of the IRS1-PI3K-Akt-mTORC1 signaling system and of skeletal-muscle leucine kinetics with physiological-level models of leucine digestion and transport and insulin dynamics. The model satisfactorily predicts experimental data from diverse leucine feeding protocols. Model analysis revealed that total levels of p70S6K are a primary determinant of MPS, insulin signaling substantially affects muscle net protein balance via its effects on MPB, and p70S6K-mediated feedback of mTORC1 signaling reduces MPS in a dose-dependent manner.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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