Global estrogen receptor-α knockout has differential effects on cortical and cancellous bone in aged male mice
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen receptor-α knockout (ERKO) in female rodents results in bone loss associated with increased osteocyte sclerostin expression; whether this also occurs in males is unknown. Here, we examined the effects of ERKO on femoral cortical geometry, trabecular microarchitecture, and osteocyte sclerostin expression of the femur and lumbar vertebrae. At 14 months of age, male ERKO and wild-type (WT) littermates ( n = 6 per group) were sacrificed, and femora and vertebra were collected. Cortical geometry and trabecular microarchitecture were assessed via micro-computed tomography; osteocyte sclerostin expression was assessed via immunohistochemistry. ANCOVA with body weight was used to compare ERKO and WT for cortical geometry; t-tests were used for all other outcomes. Regardless of skeletal site, ERKO mice had greater trabecular bone volume and trabecular number and decreased trabecular separation compared with WT. In the femoral diaphysis, ERKO had lower total area, cortical area, and cortical thickness compared with WT. The percentage of sclerostin+ osteocytes was increased in ERKO animals in cortical bone but not in cancellous bone of the femur or the lumbar vertebrae. In conclusion, ERKO improved trabecular microarchitecture in aged male mice, but negatively altered femoral cortical geometry associated with a trend towards increased cortical sclerostin expression.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».