Role of ecto‐NTPDases on UDP‐sensitive P2Y<sub>6</sub>receptor activation during osteogenic differentiation of primary bone marrow stromal cells from postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at investigating the expression and function of uracil nucleotide-sensitive receptors (P2Y(2), P2Y(4), and P2Y(6)) on osteogenic differentiation of human bone marrow stromal cells (BMSCs) in culture. Bone marrow specimens were obtained from postmenopausal female patients (68 ± 5 years old, n = 18) undergoing total hip arthroplasty. UTP and UDP (100 µM) facilitated osteogenic differentiation of the cells measured as increases in alkaline phosphatase (ALP) activity, without affecting cell proliferation. Uracil nucleotides concentration-dependently increased [Ca(2+)](i) in BMSCs; their effects became less evident with time (7 > 21 days) of the cells in culture. Selective activation of P2Y(6) receptors with the stable UDP analog, PSB 0474, mimicked the effects of both UTP and UDP, whereas UTPγS was devoid of effect. Selective blockade of P2Y(6) receptors with MRS 2578 prevented [Ca(2+)](i) rises and osteogenic differentiation caused by UDP at all culture time points. BMSCs are immunoreactive against P2Y(2), P2Y(4), and P2Y(6) receptors. While the expression of P2Y(6) receptors remained fairly constant (7∼21 days), P2Y(2) and P2Y(4) became evident only in less proliferative and more differentiated cultures (7 < 21 days). The rate of extracellular UTP and UDP inactivation was higher in less proliferative and more differentiated cell populations. Immunoreactivity against NTPDase1, -2, and -3 rises as cells differentiate (7 < 21 days). Data show that uracil nucleotides are important regulators of osteogenic cells differentiation predominantly through the activation of UDP-sensitive P2Y(6) receptors coupled to increases in [Ca(2+)](i) . Endogenous actions of uracil nucleotides may be balanced through specific NTPDases determining whether osteoblast progenitors are driven into proliferation or differentiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».