Convergent signaling by acidosis and receptor activator of NF-κB ligand (RANKL) on the calcium/calcineurin/NFAT pathway in osteoclasts
Notice bibliographique
Résumé
Systemic acidosis has detrimental effects on the skeleton, and local acidosis coincides with bone destruction in inflammatory and metastatic diseases. Acidification dramatically enhances osteoclastic resorption, although the underlying mechanism has remained elusive. We investigated the effect of acidosis on the osteoclastogenic transcription factor NFATc1, which upon dephosphorylation translocates from the cytoplasm to nuclei. Lowering extracellular pH dramatically increased accumulation of NFATc1 in nuclei of rat and rabbit osteoclasts to levels comparable with those induced by the proresorptive cytokine receptor activator of NF-kappaB ligand (RANKL). Activation of NFATc1 by RANKL was mediated by means of prolonged stimulation of the Ca2+/calmodulin-dependent protein phosphatase, calcineurin. In contrast, NFATc1 activation by acidosis involved stimulation of calcineurin and suppression of NFATc1 inactivation. Acidosis, like RANKL, induced transient elevation of cytosolic free Ca2+ concentration ([Ca2+]i), which persisted in Ca2+-free media and was abolished by inhibition of phospholipase C or depletion of intracellular Ca2+ stores. Real-time-PCR of osteoclast-like cells generated from RAW 264.7 cells revealed high levels of expression of ovarian cancer G protein-coupled receptor 1, which links extracellular acidification to elevation of [Ca2+]i. In addition, the calcineurin inhibitor cyclosporin A suppressed the stimulatory effect of acidification on resorption, implicating NFAT in mediating the actions of acidosis on osteoclast activity. In summary, acidification and RANKL induce signals in osteoclasts that converge on the Ca2+/calcineurin/NFAT pathway. Acidosis acts directly on osteoclasts to activate NFATc1 and stimulate resorption.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».