Pregnancy‐associated plasma protein‐A proteolytic activity in rat vertebral cell cultures: Stimulation by dexamethasone–a potential mechanism for glucocorticoid regulation of osteoprogenitor proliferation and differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Glucocorticoids (GCs) at physiological concentrations stimulate osteoprogenitor proliferation and differentiation in rat bone cell populations, and this is mediated in part by an increased response to insulin-like growth factors (IGFs). Since IGF binding proteins (IGFBPs) modulate IGF actions, we evaluated whether the increased IGF responsiveness might be associated with decreased inhibitory IGFBP-4 peptide levels. Rat vertebral cells were cultured for up to 20 days with or without dexamethasone (Dex). Cell layer proteins were extracted at day 6, 8, 14, and 20, conditioned media (CM) collected at day 8, 14, and 20, and total RNA isolated at day 14 and 20 of culture. Western blotting showed that cell layer IGFBP-4 levels were lower, while IGFBP-4 protease activity in CM was higher, in Dex-treated cultures. Addition of pregnancy-associated plasma protein-A (PAPP-A) antibody to CM abrogated IGFBP-4 proteolysis. PAPP-A mRNA levels were the same in control and Dex-treated cultures as evaluated by RT-PCR. Our data demonstrate that activity of the IGFBP-4 protease, PAPP-A, in rat bone cell cultures is increased by Dex via post-transcriptional mechanisms. Since IGFBP-4 mRNA levels in Dex-treated cultures were the same as in controls at day 8, slightly lower than in controls at day 14, and higher than in controls at day 20 as shown previously, the decreased IGFBP-4 peptide levels in Dex-treated cultures likely result from increased IGFBP-4 proteolysis by the elevated PAPP-A enzymatic activity. Our findings underscore a novel mechanism whereby GCs increase IGF responses in rat bone cells via PAPP-A-induced IGFBP-4 proteolysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».