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Enregistrement W3125785418 · doi:10.22541/au.161140633.32132152/v1

Effect of Nutrient Metabolism on Cartilaginous Tissue Formation

2021· preprint· en· W3125785418 sur OpenAlexafffund
Roberto Tarantino, Loraine L. Y. Chiu, Joanna F. Weber, Yat Tse, Davide Bardana, Stephen C. Pang, Stephen D. Waldman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensQueen's UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMetabolismAnaerobic exerciseIntracellularCarbohydrate metabolismChemistryBiochemistryCell biologyDownregulation and upregulationMetabolic pathwayBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the potential of tissue engineering approaches for cartilage repair, a major shortcoming is the low biosynthetic response of chondrocytes. While different strategies have been investigated to upregulate tissue formation, a novel approach may be to control nutrient metabolism. Although known for their anaerobic metabolism of glucose, chondrocytes are more synthetically active when cultured under conditions that elicit mixed aerobic-anaerobic metabolism. Here, we postulate this metabolic switch induces hypoxia inducible factor 1α (HIF-1α) signaling leading to improved tissue growth. Transition to different metabolic states can result in the pooling of intracellular metabolites, several of which can stabilize HIF-1α by interfering with proline-hydroxylase-2 (PHD2). Chondrocytes cultured under increased media availability accelerated tissue deposition (2.2 to 3.5-fold) with the greatest effect occurring at intermediate volumes (2 mL/106 cells). Under higher media volumes, metabolism switched from anaerobic to mixed aerobic-anaerobic. At and beyond this transition, maximal changes in PHD2 activity (- 45%), HIF-1α protein expression (8-fold increase), and HIF-1 gene target expression were observed (2.0 to 2.7-fold increase). Loss-of-function studies using YC-1 (to degrade HIF-1α) confirmed the involvement of HIF-1 signaling under these conditions. Lastly, targeted metabolomic studies of glucose metabolites (14 in total) revealed that both intracellular lactate and succinate correlated with PHD2 activity. Although both metabolites can inhibit PHD2, this effect can most likely be attributed to lactate as succinate was only present in trace amounts. However, addition work (e.g., 13C flux analyses) are required to confirm this assertion. Nevertheless, by harnessing this newly identified metabolic switch, functional engineered cartilage implants may be developed without the need for sophisticated methods which would allow for improved translation into the clinical realm.

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 seuil0,006

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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