Analysis of the Glycodynamics of Primary Osteoblasts and Bone Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Bone cells produce a variety of glycoproteins that contribute to bone health, and function in cell adhesion, stabilizing the extracellular matrix, promoting growth and differentiation, and the induction of apoptosis. Some of these processes appear to be disturbed in arthritis. In this chapter, in vitro studies aimed at an understanding of the biological effects of inflammatory stimuli in the bone of arthritis patients are described. The glycodynamics of cells can be studied using primary cultures of osteoblasts or bone cancer cell cultures, to examine the relationship between the biosynthesis of cell-surface glycoproteins and inflammatory stimuli affecting cell growth and cell death. Cell-surface carbohydrates are assessed by lectin staining of cells, and the potential of cells to synthesize glycoproteins is determined by glycosyltransferase assays. These parameters are then related to [3H]thymidine incorporation as a measure of cell proliferation, and to flow cytometry of terminal deoxynucleotidyl transferase dUTP-mediated nick end labeling (TUNEL) and annexin V-stained cells as a measure of apoptosis. These in vitro studies are aimed at an understanding of the role of glycosylation in the bone of arthritis patients, but they can also be applied to other diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».