Activation of Wnt signaling in human fracture callus and nonunion tissues
Notice bibliographique
Résumé
The Wnt signaling pathway is a key molecular process during fracture repair. Although much of what we now know about the role of this pathway in bone is derived from in vitro and animal studies, the same cannot be said about humans. As such, we hypothesized that Wnt signaling will also be a key process in humans during physiological fracture healing as well as in the development of a nonunion (hypertrophic and oligotrophic). We further hypothesized that the expression of Wnt-signaling pathway genes/proteins would exhibit a differential expression pattern between physiological fracture callus and the pathological nonunion tissues. We tested these two hypotheses by examining the mRNA levels of key Wnt-signaling related genes: ligands (WNT4, WNT10a), receptors (FZD4, LRP5, LRP6), inhibitors (DKK1, SOST) and modulators (CTNNB1 and PORCN). RNA sequencing from calluses as well as from the two nonunion tissue types, revealed that all of these genes were expressed at about the same level in these three tissue types. Further, spatial expression experiments identified the cells responsible of producing these proteins. Robust expression was detected in osteoblasts for the majority of these genes except SOST which displayed low expression, but in contrast, was mostly detected in osteocytes. Many of these genes were also expressed by callus chondrocytes as well. Taken together, these results confirm that Wnt signaling is indeed active during both human physiological fracture healing as well as in pathological nonunions.
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 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 ».