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Enregistrement W2910486038 · doi:10.1002/mus.26415

Ascorbic acid diminishes bone morphogenetic protein 2‐induced osteogenic differentiation of muscle precursor cells

2019· article· en· W2910486038 sur OpenAlexaff
Paige C. Ferrazzo, Sarah Niccoli, Neelam Khaper, Christopher R. Rathbone, Simon J. Lees

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAscorbic acidAlkaline phosphataseBone morphogenetic protein 2Superoxide dismutaseOxidative stressChemistryCatalaseSkeletal muscleEndocrinologyInternal medicineBone morphogenetic proteinCell biologyBiochemistryBiologyMedicineEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Muscle precursor cells (MPC) are integral to the maintenance of skeletal muscle and have recently been implicated in playing a role in bone repair. The primary objective of this study was to understand better the role of oxidative stress during the osteogenic differentiation of MPCs. METHODS: Muscle precursor cells were treated with various combinations of ascorbic acid (AA), bone morphogenetic protein (BMP)-2, and either a superoxide dismutase analog (4-hydroxy-TEMPO [TEMPOL]) or polyethyleneglycol-conjugated catalase. Muscle precursor cell proliferation and differentiation were determined, and alkaline phosphatase activity was measured as an index of osteogenic differentiation. RESULTS: After treatment with 200 μM AA, superoxide was increased 1.5-fold, whereas AA in combination with 100 ng/ml BMP-2 did not increase alkaline phosphatase (ALP) activity. When cells were treated with TEMPOL in combination with 100 ng/ml BMP-2 and 200 μM AA, ALP activity significantly increased. DISCUSSION: These data suggest that increasing oxidative stress with AA induces sublethal oxidative stress that prevents BMP-2-induced osteogenic differentiation of MPCs. Muscle Nerve 59:501-508, 2019.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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