PERM1—An Emerging Transcriptional Regulator of Mitochondrial Biogenesis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: This systematic review aims to explore the role of PERM1 across different organisms, tissues, and cellular functions, with a particular focus on its involvement in regulating skeletal muscle mitochondrial biogenesis. METHODS: This systematic review follows The PRISMA 2020 Statement. We used the Covidence systematic review software for abstract/title screening, full-text review, and data extraction. The review included studies that examined PERM1 expression or activity in skeletal muscle, heart, and adipose tissue and/or cells, from mice, rats, and humans, and involved exercise or disease models. Risk of bias was assessed using the Cochrane Collaboration tool, and the data were extracted and synthesized qualitatively, with bioinformatic analyses performed using the MetaMEx database. RESULTS: Twenty-one studies were included in our data extraction process, where 10 studies involved humans, 21 involved mice, four involved rats, and 11 involved cells. CONCLUSIONS: PERM1 in skeletal muscle increases with endurance exercise, affecting muscle function and oxidative metabolism, but its role in humans is not well understood. In cardiac tissue, PERM1 is vital for function and mitochondrial biogenesis purposes, but decreases with disease and pressure overload. Our review synthesizes the current understanding of PERM1's function, raises awareness of its role in mitochondrial regulation, and identifies key areas for future research in the field.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».