Crosstalk between skeletal muscle and the brain during physical activity - in search of epigenetic mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Recent research highlights the crucial role of muscle-brain crosstalk in metabolic regulation, particularly in individuals with type 2 diabetes and obesity. Myokines, protein hormones secreted by skeletal muscle, play a crucial role in this communication, influencing brain functions such as neuroplasticity, memory, and mood. Specific myokines like cathepsin B, FNDC5/irisin and interleukin-6 have been identified as key players in this muscle-brain axis. Physical activity modulates the production of these molecular factors, enhancing muscle-brain crosstalk and influencing cellular interactions. Moreover, exercise training may lead to adaptive long-term changes in gene expression, mediated by epigenetic regulators. Metabolic pathways activated during exercise can directly impact epigenetic marks by modulating the availability of metabolic intermediates required for these modifications. In the present review, we summarize the latest findings on the association between obesity/diabetes and cognitive impairment due to hippocampal dysfunction, and elaborate on how exercise influences cognitive functions via the communication between skeletal muscle and the brain. We focus on the underlying mechanisms responsible for the muscle-brain crosstalk, emphasizing dynamic changes in the epigenome and epitranscriptome, which sheds light on novel preventive and therapeutic approaches to combat obesity and cognitive decline.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».