A novel negative regulatory mechanism of Smurf2 in BMP/Smad signaling in bone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transforming growth factor-β (TGF-β) and bone morphogenetic protein (BMP) play important roles in bone metabolism. Smad ubiquitination regulatory factors (Smurfs) regulate TGF-β/BMP signaling via ubiquitination, resulting in degradation of signaling molecules to prevent excessive activation of TGF-β/BMP signaling. Though Smurf2 has been shown to negatively regulate TGF-β/Smad signaling, its involvement in BMP/Smad signaling in bone metabolism has not been thoroughly investigated. In the present study, we sought to evaluate the role of Smurf2 in BMP/Smad signaling in bone metabolism. Absorbable collagen sponges containing 3 μg of recombinant human BMP2 (rhBMP2) were implanted in the dorsal muscle pouches of wild type (WT) and Smurf2−/− mice. The rhBMP2-induced ectopic bone in Smurf2−/− mice showed greater bone mass, higher mineral apposition and bone formation rates, and greater osteoblast numbers than the ectopic bone in WT mice. In WT mice, the ectopic bone consisted of a thin discontinuous outer cortical shell and scant inner trabecular bone. In contrast, in Smurf2−/− mice, the induced bone consisted of a thick, continuous outer cortical shell and abundant inner trabecular bone. Additionally, rhBMP2-stimulated bone marrow stromal cells (BMSCs) from Smurf2−/− mice showed increased osteogenic differentiation. Smurf2 induced the ubiquitination of Smad1/5. BMP/Smad signaling was enhanced in Smurf2−/− BMSCs stimulated with rhBMP2, and the inhibition of BMP/Smad signaling suppressed osteogenic differentiation of these BMSCs. These findings demonstrate that Smurf2 negatively regulates BMP/Smad signaling, thereby identifying a new regulatory mechanism in bone metabolism.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».