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Record W7161994753 · doi:10.82308/40884

Novel roles of plasma fibronectin in energy metabolism and bone formation in vivo

2025· dissertation· en· W7161994753 on OpenAlexaboutno aff
Mahdokht Mahmoodi

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicCell Adhesion Molecules Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnergy metabolismIn vivoAdipose tissueAnimal modelBone formation

Abstract

fetched live from OpenAlex

La fibronectine plasmatique (pFN) est une protéine ECM circulante dérivée des hépatocytes, qui s'accumule dans les tissus pour former l'ECM. Des études récentes en culture cellulaire ont suggéré qu'elle joue un rôle essentiel dans la formation osseuse, l'adipogenèse et le métabolisme énergétique, mais son rôle dans ces processus in vivo reste incomplètement compris. Cette thèse explore le rôle du pFN dans le métabolisme énergétique et la santé osseuse à travers trois projets interconnectés qui englobent à la fois des modèles animaux et des études humaines. Pour étudier le rôle du pFN in vivo chez la souris, nous avons généré des souris knock-out Fn1 (Fn1-/-ALB) spécifiques des hépatocytes (pFN KO) par reproduction. Le phénotypage métabolique de souris adultes âgées de 6 mois a révélé une réduction significative des niveaux totaux de FN dans le tissu adipeux sous-cutané et viscéral, et une amélioration significative de la sensibilité à l'insuline de l'ensemble du corps et du tissu adipeux dans le cadre d'un régime alimentaire normal. Alors que les modèles induits par l'obésité présentaient une prise de poids et une masse grasse normales, des changements significatifs ont été observés dans la taille des adipocytes, les profils d'expression génique particulièrement liés aux marqueurs de brunissement du tissu adipeux et les gènes régulant le destin des cellules souches.Compte tenu des résultats antérieurs contradictoires suggérant un rôle de la pFN dans la différenciation des ostéoblastes in vitro mais aucun phénotype de formation osseuse chez les jeunes souris pFN KO in vivo, nous avons réalisé un phénotypage complet du squelette de souris adultes pFN KO âgées de 6 mois. Les souris pFN nulles ont montré une réduction spectaculaire des niveaux totaux de FN dans la moelle osseuse et une réduction significative de la masse osseuse trabéculaire dans les tibias et les vertèbres lombaires des souris mâles. L'histomorphométrie dynamique a révélé une réduction significative de la formation osseuse et du taux d'apposition minérale, accompagnée d'une réduction significative du nombre d'ostéoblastes et d'une diminution des marqueurs sériques de formation osseuse, ce qui confirme le rôle important de la FNp dans le maintien de la masse osseuse dans le squelette adulte. Les niveaux d'ostéoclastes n'ont pas été modifiés. Ces données nous ont amenés à étudier les liens potentiels entre les niveaux sériques de pFN et l'ostéoporose chez l'homme. Dans une étude utilisant le sérum de la biobanque de l'Étude canadienne multicentrique sur l'ostéoporose (CaMos), les niveaux circulants de pFN se sont avérés significativement plus bas chez les hommes ostéoporotiques, mais pas chez les femmes, par rapport aux témoins, et les niveaux étaient corrélés avec la vitamine D et les scores de densité osseuse, suggérant un rôle potentiel de la pFN dans l'ostéoporose chez l'homme

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.004

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.329
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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