Progranulin deficiency associates with postmenopausal osteoporosis via increasing ubiquitination of estrogen receptor α
Notice bibliographique
Résumé
Estrogen deficiency is considered the most important cause of postmenopausal osteoporosis. However, the underlying mechanism is still not completely understood. In this study, progranulin (PGRN) was isolated as a key regulator of bone mineral density in postmenopausal women through high throughput proteomics screening. In addition, PGRN-deficient mice exhibited significantly lower bone mass than their littermates in an ovariectomy-induced osteoporosis model. Furthermore, estrogen-mediated inhibition of osteoclastogenesis and bone resorption as well as its protection against ovariectomy-induced bone loss largely depended on PGRN. Mechanistic studies revealed the existence of a positive feedback regulatory loop between PGRN and estrogen signaling. In addition, loss of PGRN led to the reduction of estrogen receptor α, the important estrogen receptor involved in estrogen regulation of osteoporosis, through enhancing its degradation via K48-linked ubiquitination. These findings not only provide a previously unrecognized interplay between PGRN and estrogen signaling in regulating osteoclastogenesis and osteoporosis but may also present a new therapeutic approach for the prevention and treatment of postmenopausal osteoporosis by targeting PGRN/estrogen receptor α.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».