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Enregistrement W2898392978 · doi:10.1002/jbmr.3617

Effect of Anti-TGF-β Treatment in a Mouse Model of Severe Osteogenesis Imperfecta

2018· article· en· W2898392978 sur OpenAlexaff
Josephine T. Tauer, Sami Abdullah, Frank Rauch

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésOsteogenesis imperfectaEndocrinologyAlkaline phosphataseInternal medicineAcid phosphataseNeutralizing antibodyBone resorptionTransforming growth factorBone mineralAntibodyChemistryImmunologyBiologyMedicineOsteoporosisEnzymePathologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Osteogenesis imperfecta (OI) is a heritable bone fragility disorder that is usually caused by mutations affecting collagen type I encoding genes. Recent studies in mouse models of recessive OI, Crtap-/- mice, and dominant OI, +/G610C mice, found that application of a transforming growth factor beta (TGF-β) neutralizing antibody 1D11 rescues the bone phenotype. In the present study, we investigated TGF-β signaling in a mouse model of severe dominant OI with a high incidence of spontaneous fractures, Col1a1Jrt/+ mice, and the effect of TGF-β neutralizing antibody 1D11 on bone phenotype in 8-week-old mice. Col1a1Jrt/+ mice had elevated TGF-β signaling in bone tissue. Treatment of Col1a1Jrt/+ mice with 1D11 was associated with increased bone length but had no significant effect on bone mass or bone mechanical properties, and no significant treatment-associated differences in serum markers of bone formation (alkaline phosphatase activity) or resorption (tartrate-resistant acid phosphatase) were found. Our data thus indicate that the TGF-β neutralizing antibody 1D11 is not effective in a mouse model of dominant OI with a high incidence of spontaneous fractures. © 2018 American Society for Bone and Mineral Research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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