Bone Response to Fluoride Exposure Is Influenced by Genetics
Notice bibliographique
Résumé
Genetic factors influence the effects of fluoride (F) on amelogenesis and bone homeostasis but the underlying molecular mechanisms remain undefined. A label-free proteomics approach was employed to identify and evaluate changes in bone protein expression in two mouse strains having different susceptibilities to develop dental fluorosis and to alter bone quality. In vivo bone formation and histomorphometry after F intake were also evaluated and related to the proteome. Resistant 129P3/J and susceptible A/J mice were assigned to three groups given low-F food and water containing 0, 10 or 50 ppmF for 8 weeks. Plasma was evaluated for alkaline phosphatase activity. Femurs, tibiae and lumbar vertebrae were evaluated using micro-CT analysis and mineral apposition rate (MAR) was measured in cortical bone. For quantitative proteomic analysis, bone proteins were extracted and analyzed using liquid chromatography-electrospray ionization-tandem mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS), followed by label-free semi-quantitative differential expression analysis. Alterations in several bone proteins were found among the F treatment groups within each mouse strain and between the strains for each F treatment group (ratio ≥1.5 or ≤0.5; p<0.05). Although F treatment had no significant effects on BMD or bone histomorphometry in either strain, MAR was higher in the 50 ppmF 129P3/J mice than in the 50 ppmF A/J mice treated with 50 ppmF showing that F increased bone formation in a strain-specific manner. Also, F exposure was associated with dose-specific and strain-specific alterations in expression of proteins involved in osteogenesis and osteoclastogenesis. In conclusion, our findings confirm a genetic influence in bone response to F exposure and point to several proteins that may act as targets for the differential F responses in this tissue.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».