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Enregistrement W2157443599 · doi:10.1039/c5fo00544b

The inhibitory effect of vitamin K on RANKL-induced osteoclast differentiation and bone resorption

2015· article· en· W2157443599 sur OpenAlexaff
Weijie Wu, Min Seuk Kim, Byung Yong Ahn

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin K Research Studies
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoclastRANKLBone resorptionInhibitory postsynaptic potentialResorptionChemistryVitamin D and neurologyEndocrinologyBone healthInternal medicineCell biologyOsteoporosisMedicineBiochemistryBiologyIn vitroBone mineralReceptorActivator (genetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To further understand the correlation between vitamin K and bone metabolism, the effects of vitamins K1, menaquinone-4 (MK-4), and menaquinone-7 (MK-7) on RANKL-induced osteoclast differentiation and bone resorption were comparatively investigated. Vitamin K2 groups (MK-4 and MK-7) were found to significantly inhibit RANKL-medicated osteoclast cell formation of bone marrow macrophages (BMMs) in a dose-dependent manner, without any evidence of cytotoxicity. The mRNA expression of specific osteoclast differentiation markers, such as c-Fos, NFATc1, OSCAR, and TRAP, as well as NFATc1 protein expression and TRAP activity in RANKL-treated BMMs were inhibited by vitamin K2, although MK-4 exhibited a significantly greater efficiency compared to MK-7. In contrast, the same dose of vitamin K1 had no inhibitory effect on RANKL-induced osteoclast cell formation, but increased the expression of major osteoclastogenic genes. Interestingly, vitamins K1, MK-4 and MK-7 all strongly inhibited osteoclastic bone resorption (p < 0.01) in a dose dependent manner. These results suggest that vitamins K1, MK-4 and MK-7 have anti-osteoporotic properties, while their regulation effects on osteoclastogenesis are somewhat different.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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