Role of skeletal muscle in mandible development.
Notice bibliographique
Résumé
As a continuation of the previous study on palate development (Rot and Kablar, 2013), here we explore the relationship between the secondary cartilage mandibular condyles (parts of the temporomandibular joint) and the contributions (mechanical and secretory) from the adjacent skeletal musculature. Previous analysis of Myf5-/-:MyoD-/- mouse fetuses lacking skeletal muscle demonstrated the importance of muscle contraction and static loading in mouse skeletogenesis. Among abnormal skeletal features, micrognathia (mandibular hypoplasia) was detected: small, bent and posteriorly displaced mandible. As an example of Waddingtonian epigenetics, we suggest that muscle, in addition to acting via mechanochemical signal transduction pathways, networks and promoters, also exerts secretory stimuli on skeleton. Our goal is to identify candidate molecules at that muscle-mandible interface. By employing Systematic Subtractive Microarray Analysis approach, we compared gene expression between mandibles of amyogenic and wild type mouse fetuses and we identified up- and down-regulated genes. This step was followed by a bioinformatics approach and consultation of web-accessible mouse databases. We searched for individual tissue-specific gene expression and distribution, and for the functional effects of mutations in a particular gene. The database search tools allowed us to generate a set of candidate genes with involvement in mandibular development: Cacna1s, Ckm, Des, Mir300, Myog and Tnnc1. We also performed mouse-to-human translational experiments and found analogies. In the light of our findings we discuss various players in mandibular morphogenesis and make an argument for the need to consider mandibular development as a consequence of reciprocal epigenetic interactions of both skeletal and non-skeletal compartments.
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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) | 0,001 | 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 ».