Lifelong accumulation of bone in mice lacking <i>Pten</i> in osteoblasts
Notice bibliographique
Résumé
Bone formation is carried out by the osteoblast, a mesenchymal cell whose lifespan and activity are regulated by growth factor signaling networks. Growth factors activate phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K), which enhances cell survival and antagonizes apoptosis through activation of Akt/PKB. This process is negatively regulated by the Pten phosphatase, which inhibits the activity of PI3K. In this study, we investigated the effects of Akt activation in bone in vivo by conditionally disrupting the Pten gene in osteoblasts by using Cre-mediated recombination. Mice deficient in Pten in osteoblasts were of normal size but demonstrated a dramatic and progressively increasing bone mineral density throughout life. In vitro osteoblasts lacking Pten differentiated more rapidly than controls and exhibited greatly reduced apoptosis in association with markedly increased levels of phosphorylated Akt and activation of signaling pathways downstream of activated Akt. These findings support a critical role for this tumor-suppressor gene in regulating osteoblast lifespan and likely explain the skeletal abnormalities in patients carrying germ-line mutations of PTEN.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».