Molecular determinants of extracellular matrix mineralization in bone and blood vessels
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Mineralization imparts important biomechanical and other functional properties to bones and teeth. Ectopic pathologic mineralization, however, occurring in soft tissues such as blood vessels, kidneys, articular cartilage and also in body fluids, including urine and synovial fluid, is generally debilitating, often painful and typically is destructive of compromised tissue. Here we review new findings on direct molecular determinants of mineralization operating locally at the level of the extracellular matrix, with a focus on bone and blood vessels. RECENT FINDINGS: Accumulating evidence indicates important key roles for secreted noncollagenous proteins in regulating mineralization, wherein they also contribute structurally to the scaffolding properties of the extracellular matrix. Mineral-binding proteins contain conserved acidic peptide domains (often highly phosphorylated), which bind strongly to calcium within the apatitic mineral phase of bone and calcified blood vessels to regulate crystal growth. Other recent work has underscored the importance of the small-molecule mineralization inhibitor pyrophosphate in inhibiting tissue mineralization - an inhibition released through its enzymatic cleavage by tissue-nonspecific alkaline phosphatase. Recent findings on mechanisms involved in matrix vesicle-mediated mineralization are also discussed. SUMMARY: Mechanistic details are emerging that describe a scenario wherein the combined actions of mineral-binding noncollagenous matrix peptides/proteins within a scaffolding of collagen (and also elastin in blood vessels), phosphatases and matrix vesicles all contribute importantly to promoting or limiting mineralization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».