Osteoclast differentiation independent of the TRANCE–RANK–TRAF6 axis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoclasts are derived from myeloid lineage cells, and their differentiation is supported by various osteotropic factors, including the tumor necrosis factor (TNF) family member TNF-related activation-induced cytokine (TRANCE). Genetic deletion of TRANCE or its receptor, receptor activator of nuclear factor kappaB (RANK), results in severely osteopetrotic mice with no osteoclasts in their bones. TNF receptor-associated factor (TRAF) 6 is a key signaling adaptor for RANK, and its deficiency leads to similar osteopetrosis. Hence, the current paradigm holds that TRANCE-RANK interaction and subsequent signaling via TRAF6 are essential for the generation of functional osteoclasts. Surprisingly, we show that hematopoietic precursors from TRANCE-, RANK-, or TRAF6-null mice can become osteoclasts in vitro when they are stimulated with TNF-alpha in the presence of cofactors such as TGF-beta. We provide direct evidence against the current paradigm that the TRANCE-RANK-TRAF6 pathway is essential for osteoclast differentiation and suggest the potential existence of alternative routes for osteoclast differentiation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».