Defective Osteoclastogenesis by IKKβ-null Precursors Is a Result of Receptor Activator of NF-κB Ligand (RANKL)-induced JNK-dependent Apoptosis and Impaired Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
It has been reported previously that inhibitory kappaB kinase (IKK) supports osteoclastogenesis through NF-kappaB-mediated prevention of apoptosis. This finding suggests that the ligand for receptor activator of NF-kappaB (RANKL), the master osteoclastogenic cytokine, induces apoptosis of osteoclast precursors (OCPs) in the absence of IKKbeta/NF-kappaB competency. To validate this hypothesis, we sought to determine the pro-apoptotic signaling factors induced by RANKL in IKKbeta-null osteoclast OCPs and to rescue osteoclast differentiation in the absence of IKKbeta through their inhibition. To accomplish this, we generated mice that lack IKKbeta in multiple hematopoietic lineages, including OCPs. We found that these mice possess both in vitro and in vivo defects in osteoclast generation, in concurrence with previous reports, and that this defect is a result of susceptibility to RANKL-mediated apoptosis as a result of gain-of-function of JNK activation. We demonstrate that differentiation of OCPs depends on IKKbeta because reduced IKKbeta mRNA expression correlates with impaired induction of osteoclast differentiation markers in response to RANKL stimulation. We further show that fine-tuned inhibition of JNK activation in these cells inhibits RANKL-induced apoptosis and restores the ability of IKKbeta-null OCPs to become mature osteoclasts. Our data highlight the pro-osteoclastogenic and anti-apoptotic roles of IKKbeta in OCPs and identify a pro-apoptotic mechanism activated within the RANK signalosome.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».