SIRT1 regulates differentiation of mesenchymal stem cells by deacetylating β‐catenin
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stem cells (MSCs) are multi-potent cells that can differentiate into osteoblasts, adipocytes, chondrocytes and myocytes. This potential declines with aging. We investigated whether the sirtuin SIRT1 had a function in MSCs by creating MSC specific SIRT1 knock-out (MSCKO) mice. Aged MSCKO mice (2.2 years old) showed defects in tissues derived from MSCs; i.e. a reduction in subcutaneous fat, cortical bone thickness and trabecular volume. Young mice showed related but less pronounced effects. MSCs isolated from MSCKO mice showed reduced differentiation towards osteoblasts and chondrocytes in vitro, but no difference in proliferation or apoptosis. Expression of β-catenin targets important for differentiation was reduced in MSCKO cells. Moreover, while β-catenin itself (T41A mutant resistant to cytosolic turnover) accumulated in the nuclei of wild-type MSCs, it was unable to do so in MSCKO cells. However, mutating K49R or K345R in β-catenin to mimic deacetylation restored nuclear localization and differentiation potential in MSCKO cells. We conclude that SIRT1 deacetylates β-catenin to promote its accumulation in the nucleus leading to transcription of genes for MSC differentiation.
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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 ».