Lnc‐NTF3‐5 promotes osteogenic differentiation of maxillary sinus membrane stem cells via sponging miR‐93‐3p
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The function and the mechanism of long non-coding RNAs (lncRNAs) on the osteogenic differentiation of maxillary sinus membrane stem cells (MSMSCs) remain largely unknown. MATERIALS AND METHODS: The expression of lnc-NTF3-5 and Runt-related transcription factor 2 (RUNX2), Osterix (OSX), and Alkaline Phosphatase (ALP) was examined by quantitative real-time PCR (qRT-PCR) in MSMSCs during the process osteogenic differentiation. Then the function of lnc-NTF3-5 was evaluated by loss- and gain-of-function techniques, as well as qRT-PCR, western blot, and Alizarin Red staining. In addition, the microRNAs (miRNAs) sponge potential of lnc-NTF3-5 was assessed through RNA immunoprecipitation, dual luciferase reporter assay, and in vivo ectopic bone formation. RESULTS: Lnc-NTF3-5, RUNX2, OSX, and ALP increased alone with the differentiation. Inhibition of lnc-NTF3-5 decreased the expression of RUNX2, OSX, and ALP both at mRNA and protein levels. Alizarin red staining showed similar trend. In contrast, overexpression of lnc-NTF3-5 presented totally opposite effects. Besides, overexpression of lnc-NTF3-5 could decrease the expression of microRNA-93-3p (miR-93-3p). Enhance miR-93-3p could also inhibit the expression level of lnc-NTF3-5. RNA immunoprecipitation demonstrated that lnc-NTF3-5 is directly bound to miR-93-3p and dual luciferase reporter assay proved that miR-93-3p targets 3' UTR of RUNX2 to regulate its expression. Ultimately, in vivo bone formation study showed that lnc-NTF3-5 and miR-93-3p inhibitor co-transfection group displayed the strongest bone formation. CONCLUSIONS: The novel pathway lnc-NTF3-5/miR-93-3p/RUNX2 could regulate osteogenic differentiation of MSMSCs and might serve as a therapeutic target for bone regeneration in the posterior maxilla.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».