c-Src kinase inhibits osteogenic differentiation via enhancing STAT1 stability
Notice bibliographique
Résumé
The proto-oncogene Src is ubiquitously expressed and is involved in cellular differentiation. However, the role of Src in embryonic stem (ES) cell osteogenic differentiation is largely unknown. Using the small molecule inhibitor PP2, c-Src specific siRNAs, and tet-inducible lentiviral vectors overexpressing active c-Src, we delineated an inhibitory role of c-Src in osteogenic differentiation of mouse embryonic stem cells (mESCs) and mouse MC3T3-E1s preosteoblasts. Active c-Src was shown to restrict the nuclear residency of Runt-related transcription factor 2 (Runx2) and its transcriptional activity with no detectable effect on Runx2 expression level. Furthermore, we showed Signal Transducer and Activator of Transcription 1 (STAT1) was indispensable to the inhibitory role of c-Src on Runx2 nuclear localization. Specifically, higher levels of active c-Src increased STAT1 half-life by inhibiting its proteasomal degradation, thereby increasing the cytoplasmic abundance of STAT1. More abundant cytoplasmic STAT1 bound and anchored Runx2, which restricted its nucleocytoplasmic shuttling and ultimately reduced Runx2 transcriptional activity. Collectively, this study has defined a new mechanism by which c-Src inhibits the transcriptional regulation of osteogenesis from mESCs in vitro.
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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 | 0,001 |
| 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 ».