Estrogen-Induced Gene Expression in Bone Marrow c-kit+ Stem Cells and Stromal Cells: Identification of Specific Biological Processes Involved in the Functional Organization of the Stem Cell Niche
Notice bibliographique
Résumé
The recent interest in the role of bone marrow (BM)-derived endothelial progenitor cells (EPCs) and the benefits of estrogen on cardiovascular health brought us to evaluate if estrogen could affect cardiac repair more broadly by regulating biological processes involved in the functional organization of the BM stem cell (SC) niche. To assess such possibility, we evaluated gene expression profiles of BM c-kit+ SCs and CD44+ stromal cells (StroCs) after exposure to a physiological concentration of 17beta-estradiol (17betaE). Data analysis showed that 17betaE altered the expression (>1.5 fold) of 509 and 682 gene probes in c-kit+ SCs and CD44+ StroCs, respectively. Among them, 199 genes in c-kit+ SCs and 283 in CD44+ StroCs were associated to biological process categories of the Gene Ontology classification. Within processes highly regulated by 17betaE, we identified key factors involved in adhesion, migration, proteolysis, and signaling by which 17betaE influences physiological regulation of the functional organization of the SC niche. Together, our results demonstrate that estrogen benefits on cardiovascular health could involve other BM-derived cells than EPCs and that this capacity of estrogen to influence the physiology of the BM SC niche deserves to be investigated clinically.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».