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Enregistrement W4396916076 · doi:10.1101/2024.05.13.593799

Moesin controls cell-cell fusion and osteoclast function

2024· preprint· en· W4396916076 sur OpenAlexaff
Ophélie Dufrançais, Perrine Verdys, Marianna Plozza, Arnaud Métais, Marie Juzans, Thibaut Sanchez, Martin Bergert, Julia Halper, Christopher J. Panebianco, Rémi Mascarau, Rémi Gence, Gaëlle Arnaud, Myriam Ben Neji, Isabelle Maridonneau‐Parini, Véronique Le Cabec, Joel D. Boerckel, Nathan J. Pavlos, Alba Diz-Muñoz, Frédéric Lagarrigue, Claudine Blin‐Wakkach, Sébastien Carreno, Renaud Poincloux, Janis K. Burkhardt, Brigitte Raynaud‐Messina, Christel Vérollet

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésOsteoclastMoesinCell biologyBone resorptionFusionChemistryMedicineInternal medicineBiologyCytoskeletonCellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cell-cell fusion is an evolutionarily conserved process that is essential for many functions, including fertilisation and the formation of placenta, muscle and osteoclasts, multinucleated cells that are unique in their ability to resorb bone. The mechanisms of osteoclast multinucleation involve dynamic interactions between the actin cytoskeleton and the plasma membrane that are still poorly characterized. Here, we found that moesin, a cytoskeletal linker protein member of the Ezrin/Radixin/Moesin (ERM) protein family, is activated during osteoclast maturation and plays an instrumental role in both osteoclast fusion and function. In mouse and human osteoclast precursors, moesin inhibition favors their ability to fuse into multinucleated osteoclasts. Accordingly, we demonstrated that moesin depletion decreases membrane-to-cortex attachment and enhances the formation of tunneling nanotubes (TNTs), F-actin-based intercellular bridges that we reveal here to trigger cell-cell fusion. Moesin also controls HIV-1- and inflammation-induced cell fusion. In addition, moesin regulates the formation of the sealing zone, the adhesive structure determining osteoclast bone resorption area, and thus controls bone degradation, via a β3-integrin/RhoA/SLK pathway. Supporting our results, moesin - deficient mice present a reduced density of trabecular bones and increased osteoclast abundance and activity. These findings provide a better understanding of the regulation of cell-cell fusion and osteoclast biology, opening new opportunities to specifically target osteoclast activity in bone disease therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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