BMP Signaling Pathway in Dentin Development and Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BMP signaling plays an important role in dentin development. BMPs and antagonists regulate odontoblast differentiation and downstream gene expression via canonical Smad and non-canonical Smad signaling pathways. The interaction of BMPs with their receptors leads to the formation of complexes and the transduction of signals to the canonical Smad signaling pathway (for example, BMP ligands, receptors, and Smads) and the non-canonical Smad signaling pathway (for example, MAPKs, p38, Erk, JNK, and PI3K/Akt) to regulate dental mesenchymal stem cell/progenitor proliferation and differentiation during dentin development and homeostasis. Both the canonical Smad and non-canonical Smad signaling pathways converge at transcription factors, such as Dlx3, Osx, Runx2, and others, to promote the differentiation of dental pulp mesenchymal cells into odontoblasts and downregulated gene expressions, such as those of DSPP and DMP1. Dysregulated BMP signaling causes a number of tooth disorders in humans. Mutation or knockout of BMP signaling-associated genes in mice results in dentin defects which enable a better understanding of the BMP signaling networks underlying odontoblast differentiation and dentin formation. This review summarizes the recent advances in our understanding of BMP signaling in odontoblast differentiation and dentin formation. It includes discussion of the expression of BMPs, their receptors, and the implicated downstream genes during dentinogenesis. In addition, the structures of BMPs, BMP receptors, antagonists, and dysregulation of BMP signaling pathways associated with dentin defects are described.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».