Genetic predisposition to low bone mass is paralleled by an enhanced sensitivity to signals anabolic to the skeleton
Notice bibliographique
Résumé
The structure of the adult skeleton is determined, in large part, by its genome. Whether genetic variations may influence the effectiveness of interventions to combat skeletal diseases remains unknown. The differential response of trabecular bone to an anabolic (low-level mechanical vibration) and a catabolic (disuse) mechanical stimulus were evaluated in three strains of adult mice. In low bone-mineral-density C57BL/6J mice, the low-level mechanical signal caused significantly larger bone formation rates (BFR) in the proximal tibia, but the removal of functional weight bearing did not significantly alter BFR. In mid-density BALB/cByJ mice, mechanical stimulation also increased BFR, whereas disuse significantly decreased BFR. In contrast, neither anabolic nor catabolic mechanical signals influenced any index of bone formation in high-density C3H/HeJ mice. Together, data from this study indicate that the sensitivity of trabecular tissue to both anabolic and catabolic stimuli is influenced by the genome. Extrapolated to humans, these results may explain in part why prophylaxes for low bone mass are not universally effective, yet also indicate that there may be a genotypic indication of people who are at reduced risk of suffering from bone loss.
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».