The role of USP19 deubiquitinating enzyme in muscle differentiation «in vitro»
Notice bibliographique
Résumé
Muscle wasting is a significant complication of many diseases. Previous work has shown that USP19 mRNA expression is increased in muscle undergoing atrophy in rodents [1]. To further explore the role of USP19 in muscle, siRNA-mediated silencing was used in L6 muscle cells. Depletion of USP19 resulted in increased major myofibrillar protein levels [2]. These effects of silencing USP19 on myofibrillar protein expression may be due to the effects of USP19 on the differentiation of muscle cells. Therefore, in this thesis I further characterized the mechanism by which depletion of USP19 enhances expression of myofibrillar proteins. MHC and tropomyosin mRNA levels were increased upon USP19 silencing, suggesting that the observed increases in protein levels were due to increased transcription. Myogenin, a transcription factor in the myogenic regulatory factor family that regulates muscle differentiation, was increased by more than two fold at both mRNA and protein levels when USP19 was silenced and found to be responsible for mediating the increase in myofibrillar protein expression. The negative role of USP19 in muscle differentiation was confirmed as overexpressing USP19 resulted in decreased myogenin and major myofibrillar protein expression at the molecular level and decreased myotube fusion at the morphological level. The regulation of USP19 itself during muscle differentiation was then investigated. The mRNA levels were found to increase by ~ 4 fold from day 0 to day 5 of differentiation, while there was a ~ 1.5 fold increase in protein levels. USP19 is localized in both the cytosol and the nucleus but there was increased localization in the nucleus on day 4 of muscle cell differentiationd. In conclusion, USP19 negatively regulates muscle differentiation. Since new myoblast fusion and myofiber formation may occur during recovery from wasting, an inhibitor to USP19 could be a new approach to the treatment of muscle wasting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».