Influence of skeletal muscle heterogeneity on autophagic signaling and response
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle is a heterogeneous tissue composed of fibers with distinct contractile, metabolic, and molecular characteristics. This intrinsic heterogeneity influences how individual fibers respond to physiological stimuli, pathological stress, and cellular remodeling processes such as autophagy. Skeletal muscle autophagy is essential for maintaining proteostasis and organelle quality, particularly in high-demand tissues like skeletal muscle. However, emerging evidence indicates that autophagy is not uniformly regulated across all muscles and fibers within a skeletal muscle. Fast/glycolytic fibers, characterized by faster contractile speed and high glycolytic capacity, exhibit greater autophagic flux potentially driven by activation of energy signals, calcium, and redox-sensitive pathways. In contrast, slow/oxidative fibers, characterized by slow contractile speed and higher oxidative metabolism, show lower inducible autophagy despite elevated basal expression of autophagy-related proteins. These differences are compounded by fiber type - specific organelle architecture, recruitment patterns during activity and disuse, and substrate availability and utilization. Further, pathological conditions such as disuse, chronic disease, and myopathies often induce fiber type alterations as well as changes to organelle content and function that are closely associated with changes in autophagy signaling. Additionally, species and strain variability add another layer of complexity, complicating both the interpretation and translational relevance of autophagy studies in skeletal muscle. This review synthesizes current evidence linking skeletal muscle phenotype to autophagy regulation and highlights the need to consider skeletal muscle heterogeneity as a central variable in skeletal muscle autophagy research. A deeper understanding of skeletal muscle type/fiber-specific autophagy will improve our ability to interpret experimental findings and develop targeted interventions for skeletal muscle dysfunction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».