Lipoproteins are an important bacterial component responsible for bone destruction through the induction of osteoclast differentiation and activation
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial infection can cause inflammatory bone diseases accompanied by the bone destruction resulting from excess generation of osteoclasts. Although lipoproteins are one of the major immunostimulating components of bacteria, little is known about their effects on bone metabolism. In this study, we investigated the role of lipoproteins in bacteria-induced bone destruction using Staphylococcus aureus wild type, its lipoprotein-deficient mutant, and synthetic lipopeptides Pam2CSK4 and Pam3CSK4 known to mimic bacterial lipoproteins. Formaldehyde-inactivated S. aureus or the synthetic lipopeptides induced severe bone loss in the femurs of mice after intraperitoneal administration and in a calvarial bone implantation model, whereas the lipoprotein-deficient S. aureus did not show such effects. Mechanism studies further identified three action mechanisms for the lipopeptide-induced osteoclast differentiation and bone resorption via (i) enhancement of osteoclast differentiation through Toll-like receptor 2 and MyD88-dependent signaling pathways; (ii) induction of pro-inflammatory cytokines, TNF-α and IL-6; and (iii) upregulation of RANKL expression with downregulation of osteoprotegerin expression in osteoblasts. Taken together, these results suggest that lipoprotein might be an important bacterial component responsible for bone destruction during bacterial infections through augmentation of osteoclast differentiation and activation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».