MYC-dependent oxidative metabolism regulates osteoclastogenesis via nuclear receptor ERRα
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is a metabolic bone disorder associated with compromised bone strength and an increased risk of fracture. Inhibition of the differentiation of bone-resorbing osteoclasts is an effective strategy for the treatment of osteoporosis. Prior work by our laboratory and others has shown that MYC promotes osteoclastogenesis in vitro, but the underlying mechanisms are not well understood. In addition, the in vivo importance of osteoclast-expressed MYC in physiological and pathological bone loss is not known. Here, we have demonstrated that deletion of Myc in osteoclasts increases bone mass and protects mice from ovariectomy-induced (OVX-induced) osteoporosis. Transcriptomic analysis revealed that MYC drives metabolic reprogramming during osteoclast differentiation and functions as a metabolic switch to an oxidative state. We identified a role for MYC action in the transcriptional induction of estrogen receptor-related receptor α (ERRα), a nuclear receptor that cooperates with the transcription factor nuclear factor of activated T cells, c1 (NFATc1) to drive osteoclastogenesis. Accordingly, pharmacological inhibition of ERRα attenuated OVX-induced bone loss in mice. Our findings highlight a MYC/ERRα pathway that contributes to physiological and pathological bone loss by integrating the MYC/ERRα axis to drive metabolic reprogramming during 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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 ».