Regulation of Osteogenic Differentiation of Placental-Derived Mesenchymal Stem Cells by Insulin-Like Growth Factors and Low Oxygen Tension
Notice bibliographique
Résumé
Placental mesenchymal stem cells (PMSCs) are multipotent cells that can differentiate in vitro to multiple lineages, including bone. Insulin-like growth factors (IGFs, IGF-1 and IGF-2) participate in maintaining growth, survival, and differentiation of many stem cells, including osteoprogenitors. Low oxygen tension (PO 2 ) can maintain stem cell multipotency and impede osteogenic differentiation. In this study, we investigated whether PMSC osteogenic differentiation is influenced by low PO 2 and by IGFs. Our results indicated that low PO 2 decreased osteogenic markers RUNX2 and OPN; however, re-exposure to higher oxygen tension (room air) restored differentiation. IGFs, especially IGF-1, triggered an earlier expression of RUNX2 and enhanced OPN and mineralization. RUNX2 was phosphorylated in room air and augmented by IGFs. IGF-1 receptor (IGF-1R) was increased in low PO 2 and reduced by IGFs, while insulin receptor (IR) was increased in differentiating PMSCs and enhanced by IGF-1. Low PO 2 and IGFs maintained higher IR-A which was switched to IR-B in room air. PI3K/AKT was required for osteogenic differentiation, while MEK/ERK was required to repress an RUNX2 and OPN increase in low PO 2 . Therefore, IGFs, specifically IGF-1, trigger the earlier onset of osteogenic differentiation in room air, whereas, reversibly, low PO 2 impedes complete differentiation by maintaining higher multipotency and lower differentiation markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».