Proteomics based detection of differentially expressed proteins in human osteoblasts subjected to mechanical stress
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical stress is essential for bone development. Mechanical stimuli are transduced to biochemical signals that regulate proliferation, differentiation, and cytoskeletal reorganization in osteoblasts. In this study, we used proteomics to evaluate differences in the protein expression profiles of untreated Saos-2 osteoblast cells and Saos-2 cells subjected to mechanical stress loading. Using 2-D electrophoresis, MALDI-TOF mass spectroscopy, and bioinformatics, we identified a total of 26 proteins differentially expressed in stress loaded cells compared with control cells. Stress loaded Saos-2 cells exhibited significant upregulation of 17 proteins and significant downregulation of 9 proteins compared with control cells. Proteins that were most significantly upregulated in mechanically loaded cells included those regulating osteogenesis, energy metabolism, and the stress response, such as eukaryotic initiation factor 2 (12-fold), mitochondrial ATP synthase (8-fold), and peptidylprolyl isomerase A (cyclophilin A)-like 3 (6.5-fold). Among the proteins that were significantly downregulated were those involved in specific signaling pathways and cell proliferation, such as protein phosphatase regulatory (inhibitor) subunit 12B (13.8-fold), l-lactate dehydrogenase B (9.4-fold), Chain B proteasome activator Reg (Alpha) PA28 (7.7-fold), and ubiquitin carboxyl-terminal esterase L1 (6.9-fold). Our results provide a platform to understand the molecular mechanisms underlying mechanotransduction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».