Multiple intracellular signaling pathways orchestrate adipocytic differentiation of human bone marrow stromal stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Bone marrow adipocyte formation plays a role in bone homeostasis and whole body energy metabolism. However, the transcriptional landscape and signaling pathways associated with adipocyte lineage commitment and maturation are not fully delineated. Thus, we performed global gene expression profiling during adipocyte differentiation of human bone marrow stromal (mesenchymal) stem cells (hMSCs) and identified 2,589 up-regulated and 2,583 down-regulated mRNA transcripts. Pathway analysis on the up-regulated gene list untraveled enrichment in multiple signaling pathways including insulin receptor signaling, focal Adhesion, metapathway biotransformation, a number of metabolic pathways e.g. selenium metabolism, Benzo(a)pyrene metabolism, fatty acid, triacylglycerol, ketone body metabolism, tryptophan metabolism, and catalytic cycle of mammalian flavin-containing monooxygenase (FMOs). On the other hand, pathway analysis on the down-regulated genes revealed significant enrichment in pathways related to cell cycle regulation. Based on these data, we assessed the effect of pharmacological inhibition of FAK signaling using PF-573228, PF-562271, and InsR/IGF-1R using NVP-AEW541 and GSK-1904529A on adipocyte differentiation. hMSCs exposed to FAK or IGF-1R/InsR inhibitors exhibited fewer adipocyte formation (27–58% inhibition, P<0005). Concordantly, the expression of adipocyte-specific genes AP2, AdipoQ, and CEBPα was significantly reduced. On the other hand, we did not detect significant effects on cell viability as a result of FAK or IGF-1R/InsR inhibition. Our data identified FAK and insulin signaling as important intracellular signaling pathways relevant to bone marrow adipogenesis.
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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 | 0,000 |
| 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 ».