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Enregistrement W2109346639 · doi:10.4062/biomolther.2009.17.4.353

Simvastatin Induces Osteogenic Differentiation and Suppresses Adipogenic Differentiation in Primarily Cultured Human Adipose-Derived Stem Cells

2009· article· en· W2109346639 sur OpenAlexaff
So-Hyun Sun, Il-Kyu Lee, Jeewon Lee, Insop Shim, Se‐Hong Kim, Kyung Soo Kim

Notice bibliographique

RevueBiomolecules & Therapeutics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKorean Society for the Study of Obesity
Mots-clésSimvastatinAdipogenesisAdipose tissueCellular differentiationCell biologyStem cellChemistryAlkaline phosphataseOil Red OVon Kossa stainEndocrinologyInternal medicineBiologyBiochemistryMedicineEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent in vitro and in vivo animal studies have reported that statin, a cholesterol-lowering drug, stimulate osteogenic differentiation. In the present study, we investigated the effect of simvastatin on osteogenic and adipogenic differentiation in primarily cultured human adipose-derived stem cells (hADSCs). The simvastatin treatment significantly increased the positive cell numbers in alkaline phosphatase and von Kossa staining, and enhanced the expression levels of bone morphogenic protein (BMP)-2, core binding factor alpha 1 (cbfa1), collgen type I and osteonectin mRNAs. Lastly, hADSCs were cultured in the adipogenic media with or without simvastatin to examine the effect of simvastatin on adipogenic differentiation. In the RT-PCR analysis, there were notable decreases in mRNA expression of aP1, C/EBP-<TEX>$\alpha$</TEX> and PPAR-<TEX>$\gamma$</TEX> in hADSCs cultivated in simvastatin-added medium, compared to those in simvastatin-free medium. It suggests that the adipogenic differentiation was significantly inhibited by simvastatin treatment. These observations indicate that simvastatin induces osteogenic differentiation and suppresses adipogenic differentiation in hADSCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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