MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110751566 · doi:10.1111/1440-1681.13443

Chrysophanol increases osteoblast differentiation via AMPK/Smad1/5/9 phosphorylation in vitro and in vivo

2020· article· en· W3110751566 sur OpenAlexaff
Young‐Ju Lim, Kyeong‐Min Kim, Won‐Gu Jang

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Pharmacology and Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAMPKOsteoblastChemistryAlkaline phosphataseCell biologyAdipogenesisIn vivoPhosphorylationProtein kinase AIn vitroSignal transductionZebrafishBiochemistryBiologyGeneEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chrysophanol (Chrysophanic acid; CA) is a natural anthraquinone found in Senna tora and rhubarb that has various characteristic features, including the ability to suppress adipogenesis. However, its effects on osteoblast differentiation have not been investigated. Herein, this study aimed to demonstrate the mechanism by which CA induces the osteoblast differentiation. CA increased the expression of osteogenic genes. The staining levels Alkaline phosphatase (ALP) and Alizarin Red S (ARS) were increased by chrysophanol. CA induced osteoblast differentiation through AMP-activated protein kinase (AMPK)/Small mothers against decapentaplegic (Smad1/5/9) activation in MC3T3-E1 cells. In addition, compound C, AMPK inhibitor (Comp. C)-induced cells suppressed osteogenic genes expression and AMPK/Smad1/5/9 activation. Interestingly, AMPK in the CA-induced AMPK/Smad1/5/9 signalling pathway was an upstream regulator of Smad1/5/9. In order to further dissect in bone development, we used a zebrafish model to investigate the effect of CA on bone development. These results suggest that CA stimulated bone development via AMPK/Smad1/5/9. Overall, our results demonstrate that CA promotes osteoblast differentiation via AMPK/Smad1/5/9 expression in vitro and in vivo.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical and Experimental Pharmacology and PhysiologyMême sujetBone Metabolism and DiseasesTravaux en français237 207