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Enregistrement W4407666046 · doi:10.3390/ijms26041669

Focal Adhesion Kinase Alleviates Simulated Microgravity-Induced Inhibition of Osteoblast Differentiation by Activating Transcriptional Wnt/β-Catenin-BMP2-COL1 and Metabolic SIRT1-PGC-1α-CPT1A Pathways

2025· article· en· W4407666046 sur OpenAlexafffund
Yiling Bai, Zhaojia Wu, Scot C. Leary, Fang Chen, Mingru Yu, Harald Genth, Yufeng Xie, Jinhui Shi, Jim Xiang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWnt signaling pathwayOsteoblastCell biologyChemistryCateninBone morphogenetic protein 2Focal adhesionCellular differentiationGlycolysisSignal transductionBiologyBiochemistryMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The metabolic poise, or balance, between glycolysis and fatty acid oxidation (FAO) has recently been found to play a critical role in osteogenic differentiation and homeostasis. While simulated microgravity (SMG) is known to impede osteoblast differentiation (OBD) by inhibiting the Wnt/β-catenin pathway, how it affects osteoblast metabolism in this context remains unclear. We previously analyzed the effect of SMG on the differentiation of pre-osteoblast MC3T3-E1 cells and found that it reduced focal adhesion kinase (FAK) activity. This, in turn, downregulated Wnt/β-catenin and two of its downstream targets critical for OBD bone morphogenic protein-2 (BMP2) and type-1 collagen (COL1) formation, leading to a reduction in alkaline phosphatase (ALP) activity and cell matrix mineralization. In this study, we further analyzed how SMG-induced alterations in energy metabolism contribute to the inhibition of OBD in MC3T3-E1 cells. Consistent with our earlier findings, we demonstrated that SMG inhibits OBD by downregulating the collective activity of FAK and the Wnt/β-catenin-BMP2-COL1 transcriptional pathway. Interestingly, we observed that SMG also reduces the abundance of sirtuin-1 (SIRT1), peroxisome proliferator-activated receptor-γ coactivator-1α (PGC-1α) and carnitine palmitoyl transferase-1α (CPT1A), which are all key metabolic factors regulating mitochondrial number and FAO capacity. Accordingly, we found that the mitochondrial content and FAO potential of MC3T3-E1 cells were lower upon exposure to SMG but were both rescued upon administration of the FAK activator cytotoxic necrotizing factor-1 (CNF1), thereby allowing cells to overcome SMG-induced inhibition of OBD. Taken together, our study indicates that the metabolic regulator SIRT1 may be a new target for reversing SMG-induced bone loss.

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 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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