Dentine sialophosphoprotein signal in dentineogenesis and dentine regeneration
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Dentineogenesis starts on odontoblasts, which synthesise and secrete non-collagenous proteins (NCPs) and collagen. When dentine is injured, dental pulp progenitors/mesenchymal stem cells (MSCs) can migrate to the injured area, differentiate into odontoblasts and facilitate formation of reactionary dentine. Dental pulp progenitor cell/MSC differentiation is controlled at given niches. Among dental NCPs, dentine sialophosphoprotein (DSPP) is a member of the small integrin-binding ligand N-linked glycoprotein (SIBLING) family, whose members share common biochemical characteristics such as an Arg-Gly-Asp (RGD) motif. DSPP expression is cell- and tissue-specific and highly seen in odontoblasts and dentine. DSPP mutations cause hereditary dentine diseases. DSPP is catalysed into dentine glycoprotein (DGP)/sialoprotein (DSP) and phosphoprotein (DPP) by proteolysis. DSP is further processed towards active molecules. DPP contains an RGD motif and abundant Ser-Asp/Asp-Ser repeat regions. DPP-RGD motif binds to integrin αVβ3 and activates intracellular signalling via mitogen-activated protein kinase (MAPK) and focal adhesion kinase (FAK)-ERK pathways. Unlike other SIBLING proteins, DPP lacks the RGD motif in some species. However, DPP Ser-Asp/Asp-Ser repeat regions bind to calcium-phosphate deposits and promote hydroxyapatite crystal growth and mineralisation via calmodulin-dependent protein kinase II (CaMKII) cascades. DSP lacks the RGD site but contains signal peptides. The tripeptides of the signal domains interact with cargo receptors within the endoplasmic reticulum that facilitate transport of DSPP from the endoplasmic reticulum to the extracellular matrix. Furthermore, the middle- and COOH-terminal regions of DSP bind to cellular membrane receptors, integrin β6 and occludin, inducing cell differentiation. The present review may shed light on DSPP roles during odontogenesis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle