Systematic assessment of the human osteoblast transcriptome in resting and induced primary cells
Notice bibliographique
Résumé
Osteoblasts are key players in bone remodeling. The accessibility of human primary osteoblast-like cells (HObs) from bone explants makes them a lucrative model for studying molecular physiology of bone turnover, for discovering novel anabolic therapeutics, and for mesenchymal cell biology in general. Relatively little is known about resting and dynamic expression profiles of HObs, and to date no studies have been conducted to systematically assess the osteoblast transcriptome. The aim of this study was to characterize HObs and investigate signaling cascades and gene networks with genomewide expression profiling in resting and bone morphogenic protein (BMP)-2- and dexamethasone-induced cells. In addition, we compared HOb gene expression with publicly available samples from the Gene Expression Omnibus. Our data show a vast number of genes and networks expressed predominantly in HObs compared with closely related cells such as fibroblasts or chondrocytes. For instance, genes in the insulin-like growth factor (IGF) signaling pathway were enriched in HObs (P = 0.003) and included the binding proteins (IGFBP-1, -2, -5) and IGF-II and its receptor. Another HOb-specific expression pattern included leptin and its receptor (P < 10(-8)). Furthermore, after stimulation of HObs with BMP-2 or dexamethasone, the expression of several interesting genes and pathways was observed. For instance, our data support the role of peripheral leptin signaling in bone cell function. In conclusion, we provide the landscape of tissue-specific and dynamic gene expression in HObs. This resource will allow utilization of osteoblasts as a model to study specific gene networks and gene families related to human bone physiology and diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».