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Enregistrement W1970369203 · doi:10.1083/jcb.200412139

FIAT represses ATF4-mediated transcription to regulate bone mass in transgenic mice

2005· article· en· W1970369203 sur OpenAlexaff
Vionnie W.C. Yu, Gourgen Ambartsoumian, Lieve Verlinden, Janet M. Moir, Josée Prud’homme, Claude Gauthier, Peter J. Roughley, René St‐Arnaud

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cell Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésATF4OsteoblastOsteocalcinBiologyCell biologyTranscription factorOsteoclastInternal medicineTransgeneEndocrinologyAlkaline phosphataseIn vitroGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the characterization of factor inhibiting activating transcription factor 4 (ATF4)-mediated transcription (FIAT), a leucine zipper nuclear protein. FIAT interacted with ATF4 to inhibit binding of ATF4 to DNA and block ATF4-mediated transcription of the osteocalcin gene in vitro. Transgenic mice overexpressing FIAT in osteoblasts also had reduced osteocalcin gene expression and decreased bone mineral density, bone volume, mineralized volume, trabecular thickness, trabecular number, and decreased rigidity of long bones. Mineral homeostasis, osteoclast number and activity, and osteoblast proliferation and apoptosis were unchanged in transgenics. Expression of osteoblastic differentiation markers was largely unaffected and type I collagen synthesis was unchanged. Mineral apposition rate was reduced in transgenic mice, suggesting that the lowered bone mass was due to a decline in osteoblast activity. This cell-autonomous decrease in osteoblast activity was confirmed by measuring reduced alkaline phosphatase activity and mineralization in primary osteoblast cultures. These results show that FIAT regulates bone mass accrual and establish FIAT as a novel transcriptional regulator of osteoblastic function.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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