MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2147844897 · doi:10.1002/jcb.10514

Transcriptional profiling of human osteoblast differentiation

2003· article· en· W2147844897 sur OpenAlex
Julia Billiard, Robert A. Moran, Maryann Z. Whitley, Moitreyee Chatterjee-Kishore, Katherine L. Gillis, Eugene L. Brown, Barry S. Komm, Peter V.N. Bodine

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Biochemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensWomen's Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoblastCell biologyCellular differentiationExtracellular matrixBiologyGene expressionChemistryGeneGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoblast differentiation is a key aspect of bone formation and remodeling. To further our understanding of the differentiation process, we have developed a collection of conditionally immortalized adult human osteoblast cell lines representing discrete stages of differentiation. To evaluate changes in gene expression associated with differentiation, polyA((+)) RNA from pre-osteoblasts, early and late osteoblasts, and pre-osteocytes was subjected to gene chip analysis using the Affymetrix Hu6800 chip in conjunction with an Affymetrix custom chip enriched in bone and cartilage cDNAs. Overall, the expression of 47 genes was found to change threefold or more on both chips between the pre-osteoblastic and pre-osteocytic stages of differentiation. Many of the observed differences, including down-regulation of collagen type I and collagen-processing enzymes, reflect expected patterns and support the relevance of our results. Other changes have not been reported and offer new insight into the osteoblast differentiation process. Thus, we observed regulation of factors controlling cell cycle and proliferation, reflecting decreased proliferation, and increased apoptosis in pre-osteocytic cells. Elements maintaining the cytoskeleton, extracellular matrix, and cell-cell adhesion also changed with differentiation reflecting profound alterations in cell architecture associated with the differentiation process. We also saw dramatic down-regulation of several components of complement and other immune response factors that may be involved in recruitment and differentiation of osteoclasts. The decrease in this group of genes may provide a mechanism for controlling bone remodeling of newly formed bone. Our screen also identified several signaling proteins that may control osteoblast differentiation. These include an orphan nuclear receptor DAX1 and a small ras-related GTPase associated with diabetes, both of which increased with increasing differentiation, as well as a high mobility group-box transcription factor, SOX4, that was down-regulated during differentiation. In summary, our study provides a comprehensive transcriptional profile of human osteoblast differentiation and identifies several genes of potential importance in controlling differentiation of osteoblasts.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,432

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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