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Enregistrement W4308825587 · doi:10.1093/toxsci/kfac120

TCDD alters essential transcriptional regulators of osteogenic differentiation in multipotent mesenchymal stem cells

2022· article· en· W4308825587 sur OpenAlexaff
AtLee T. D. Watson, Aldo Carmona Baez, Dereje D. Jima, David M. Reif, Jun Ding, Reade B. Roberts, Seth W. Kullman

Notice bibliographique

RevueToxicological Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNuclear Receptors and Signaling
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésCell biologyMesenchymal stem cellOsteoblastWnt signaling pathwayCellular differentiationTranscriptomeChemistryExtracellular matrixTranscription factorStem cellBiologyRUNX2Gene expressionSignal transductionIn vitroBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differentiation of multipotent mesenchymal stem cells (MSCs) into bone-forming osteoblasts requires strict coordination of transcriptional pathways. Aryl hydrocarbon receptor ligands, such as 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin (TCDD), have been shown to alter osteoblast differentiation in vitro and bone formation in multiple developmental in vivo models. The goal of the present study was to establish a global transcriptomic landscape during early, intermediate, and apical stages of osteogenic differentiation in vitro in response to TCDD exposure. Human bone-derived mesenchymal stem cells (hBMSCs) were cultured in growth media (GM), osteogenic differentiation media (ODM), or ODM containing 10 nM TCDD (ODM + TCDD), thus enabling a comparison of the transcriptomic profiles of undifferentiated, differentiated, and differentiated-TCDD-exposed hBMSCs, respectively. In this test system, exposure to TCDD attenuated the differentiation of hBMSCs into osteoblasts as evidenced by reduced alkaline phosphatase activity and mineralization. At various timepoints, we observed altered expression of genes that play a role in the Wnt, fibroblast growth factor, bone morphogenetic protein/transforming growth factor beta developmental pathways, as well as pathways related to extracellular matrix organization and deposition. Reconstruction of gene regulatory networks with the interactive dynamic regulatory event miner (iDREM) analysis revealed modulation of transcription factors (TFs) including POLR3G, NR4A1, RDBP, GTF2B, POU2F2, and ZEB1, which may putatively influence osteoblast differentiation and the requisite deposition and mineralization of bone extracellular matrix. We demonstrate that the combination of RNA-Seq data in conjunction with the iDREM regulatory model captures the transcriptional dynamics underlying MSC differentiation under different conditions in vitro. Model predictions are consistent with existing knowledge and provide a new tool to identify novel pathways and TFs that may facilitate a better understanding of the osteoblast differentiation process, perturbation by exogenous agents, and potential intervention strategies targeting those specific pathways.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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