MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2080754894 · doi:10.1002/jcb.10515

Phenotype discovery by gene expression profiling: Mapping of biological processes linked to BMP‐2‐mediated osteoblast differentiation

2003· article· en· W2080754894 sur OpenAlexfundno aff
Éva Bálint, David Lapointe, Hicham Drissi, Caroline van der Meijden, Daniel Young, André J. van Wijnen, Janet L. Stein, Gary S. Stein, Jane B. Lian

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biochemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTGF-β signaling in diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésRUNX2OsteoblastBone morphogenetic protein 2BiologyBone morphogenetic proteinCell biologyPhenotypeGene expression profilingSMADCellular differentiationGeneTranscription factorSignal transductionGene expressionC2C12GeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding physiological control of osteoblast differentiation necessitates characterization of the regulatory signals that initiate the events directing a cell to lineage commitment and establishing competency for bone formation. The bone morphogenetic protein, BMP-2, a member of the TGFbeta superfamily, induces osteoblast differentiation and functions through the Smad signal transduction pathway during in vivo bone formation. However, the molecular targets of BMP-mediated gene transcription during the process of osteoblast differentiation have not been comprehensively identified. In the present study, BMP-2 responsive factors involved in the early stages of commitment and differentiation to the osteoblast phenotype were analyzed by microarray gene expression profiling in samples ranging from 1 to 24 h following BMP-2 dependent differentiation of C2C12 premyoblasts into the osteogenic lineage. A total of 1,800 genes were responsive to BMP-2 and expression was modulated from 3- to 14-fold for less than 100 genes during the time course. Approximately 50% of these 100 genes are either up- or downregulated. Major events associated with phenotypic changes towards the osteogenic lineage were identified from hierarchical and functional clustering analyses. BMP-2 immediately responsive genes (1-4 h), which exhibited either transient or sustained expression, reflect activation and repression of non-osseous BMP-2 developmental systems. This initial response was followed by waves of expression of nuclear proteins and developmental regulatory factors including inhibitors of DNA binding, Runx2, C/EBP, Zn finger binding proteins, forkhead, and numerous homeobox proteins (e.g., CDP/cut, paired, distaless, Hox) which are expressed at characterized stages during osteoblast differentiation. A sequential profile of genes mediating changes in cell morphology, cell growth, and basement membrane formation is observed as a secondary transient early response (2-8 h). Commitment to the osteogenic phenotype is recognized by 8 h, reflected by downregulation of most myogenic-related genes and induction of a spectrum of signaling proteins and enzymes facilitating synthesis and assembly of an extracellular skeletal environment. These genes included collagens Type I and VI and the small leucine rich repeat family of proteoglycans (e.g., decorin, biglycan, osteomodulin, fibromodulin, and osteoadherin/osteoglycin) that reached peak expression at 24 h. With extracellular matrix development, the bone phenotype was further established from 16 to 24 h by induction of genes for cell adhesion and communication and enzymes that organize the bone ECM. Our microarray analysis resulted in the discovery of a class of genes, initially described in relation to differentiation of astrocytes and oligodendrocytes that are functionally coupled to signals for cellular extensions. They include nexin, neuropilin, latexin, neuroglian, neuron specific gene 1, and Ulip; suggesting novel roles for these genes in the bone microenvironment. This global analysis identified a multistage molecular and cellular cascade that supports BMP-2-mediated osteoblast differentiation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations173
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cellular BiochemistryMême sujetTGF-β signaling in diseasesTravaux en français237 207