PDGFRβ modulates aerobic glycolysis in osteosarcoma HOS cells via the PI3K/AKT/mTOR/c-Myc pathway
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma is a malignant tumor abundant in vascular tissue, and its rich blood supply may have a significant impact on its metabolic characteristics. PDGFRβ is a membrane receptor highly expressed in osteosarcoma cells and vascular wall cells, and its effect on osteosarcoma metabolism needs to be further studied. In this study, we discussed the effect and mechanism of action of PDGFRβ on glucose metabolism in human osteosarcoma (HOS) cells. GSEA, Pearson’s correlation test, and PPI correlation analysis indicated positive regulation of PDGFRβ on aerobic glycolysis in osteosarcoma. The results of qPCR and western blot further confirmed the prediction of bioinformatics. Glucose metabolism experiments proved that PDGF/PDGFRβ could effectively promote aerobic glycolysis in osteosarcoma cells. In addition, the mitochondrial membrane potential (ΔΨm) experiment proved that the metabolic change triggered by PDGFRβ was not caused by mitochondrial damage. The PI3K pathway inhibitor LY294002, MEK pathway inhibitor U0126, or Warburg effect inhibitor DCA was used to perform western blot and glucose metabolism experiments, and the results showed that PDGFBB/PDGFRβ mainly activated the PI3K/AKT/mTOR/c-Myc pathway to promote aerobic glycolysis in osteosarcoma HOS cells. The newly elucidated role of PDGFRβ provides a novel metabolic therapeutic target for osteosarcoma.
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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 | 0,000 |
| 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 ».