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Enregistrement W2604171422 · doi:10.1007/s00223-017-0271-6

Deletion of Adseverin in Osteoclasts Affects Cell Structure But Not Bone Metabolism

2017· article· en· W2604171422 sur OpenAlexaff
Yixuan Cao, Yongqiang Wang, Sara Sprangers, Daisy I. Picavet, Michael Glogauer, Christopher A. McCulloch, Vincent Everts

Notice bibliographique

RevueCalcified Tissue International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoclastBone remodelingBone resorptionCytoplasmChemistryCell biologyBone cellInternal medicineEndocrinologyBiologyIn vitroBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adseverin is an actin-severing/capping protein that may contribute to osteoclast differentiation in vitro but its role in bone remodeling of healthy animals is not defined. We analyzed bone and osteoclast structure in adseverin conditional null mice at alveolar and long bone sites. In wild-type and adseverin null mice, as measured by dual-energy X-ray absorptiometry, there were no differences of bone mineral content or bone mineral density, indicating no change of bone metabolism. In tibiae, TRAcP+ osteoclasts were formed in comparable numbers in adseverin null and wild-type mice. Ultrastructural analysis showed normal and similar abundance of ruffled borders, sealing zones, and mitochondria, and with no difference of osteoclast nuclear numbers. In contrast, analyses of long bone showed that in the absence of adseverin osteoclasts were smaller (120 ± 13 vs. 274 ± 19 µm2; p < 0.05), as were nuclear size and the surface area of cytoplasm. The nuclei of adseverin null osteoclasts exhibited more heterochromatin (31 ± 3%) than wild-type cells (8 ± 1%), suggesting that adseverin affects cell differentiation. The data indicate that in healthy, developing tissues, adseverin contributes to the regulation of osteoclast structure but not to bone metabolism in vivo.

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 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,522

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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