Evidence that fibroblast growth factor 10 plays a role in follicle selection in cattle
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that regulation of follicle selection in cattle involves locally produced growth factors. In the present study, we investigated the expression of members of the fibroblast growth factor (FGF) 7 family during follicle deviation. The largest and second largest follicles were recovered during the second day of a synchronised follicle wave and the future dominant and future subordinate follicles were identified based on diameter and cytochrome P450, family 19, subfamily A, polypeptide 1 (CYP19A1) mRNA levels in granulosa cells. Theca cells of the future dominant follicle contained less mRNA encoding FGF7 and FGF10 compared with those from the future subordinate follicle 2.5 days after ovulation, before a significant difference between the diameters of the future dominant and future subordinate follicles could be observed, but FGF22 mRNA levels did not change. Levels of mRNA encoding FGF receptors FGFR1B and FGFR2B in theca and granulosa cells, respectively, were lower in the future dominant follicle compared with the future subordinate follicle. Addition of FGF10 to granulosa cells in vitro significantly decreased oestradiol secretion, as well as CYP19A1, FSH receptor (FSHR) and insulin-like growth factor 1 receptor (IGF1R) mRNA abundance, whereas FGF22 had no effect. We conclude that FGF10 and FGFR2B expression is increased in the future subordinate follicle before morphological deviation, which may contribute to follicle selection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».