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Enregistrement W3013290608 · doi:10.3390/ijms21072277

At the Crossroads of the Adipocyte and Osteoclast Differentiation Programs: Future Therapeutic Perspectives

2020· review· en· W3013290608 sur OpenAlexaff
Shanmugam Muruganandan, Andreia Ionescu, Christopher J. Sinal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésAdipocyteOsteoclastBiologyComputational biologyMedicineInternal medicineAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coordinated development and function of bone-forming (osteoblasts) and bone-resorbing (osteoclasts) cells is critical for the maintenance of skeletal integrity and calcium homeostasis. An enhanced adipogenic versus osteogenic potential of bone marrow mesenchymal stem cells (MSCs) has been linked to bone loss associated with diseases such as diabetes mellitus, as well as aging and postmenopause. In addition to an inherent decrease in bone formation due to reduced osteoblast numbers, recent experimental evidence indicates that an increase in bone marrow adipocytes contributes to a disproportionate increase in osteoclast formation. Therefore, a potential strategy for therapeutic intervention in chronic bone loss disorders such as osteoporosis is to interfere with the pro-osteoclastogenic influence of marrow adipocytes. However, application of this approach is limited by the extremely complex regulatory processes in the osteoclastogenic program. For example, key regulators of osteoclastogenesis such as the receptor activator of nuclear factor-kappaB ligand (RANKL) and the soluble decoy receptor osteoprotegerin (OPG) are not only secreted by both osteoblasts and adipocytes, but are also regulated through several cytokines produced by these cell types. In this context, biologically active signaling molecules secreted from bone marrow adipocytes, such as chemerin, adiponectin, leptin, visfatin and resistin, can have a profound influence on the osteoclast differentiation program of hematopoietic stem cells (HSCs), and thus, hold therapeutic potential under disease conditions. In addition to these paracrine signals, adipogenic transcription factors including CCAAT/enhancer binding protein alpha (C/EBPα), C/EBP beta (C/EBPβ) and peroxisome proliferator-associated receptor gamma (PPARγ) are also expressed by osteoclastogenic cells. However, in contrast to MSCs, activation of these adipogenic transcription factors in HSCs promotes the differentiation of osteoclast precursors into mature osteoclasts. Herein, we discuss the molecular mechanisms that link adipogenic signaling molecules and transcription factors to the osteoclast differentiation program and highlight therapeutic strategies targeting these mechanisms for promoting bone homeostasis.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,296

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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