Mammalian Hyaluronidase Induces Ovarian Granulosa Cell Apoptosis and Is Involved in Follicular Atresia
Notice bibliographique
Résumé
During ovarian folliculogenesis, the vast majority of follicles will undergo atresia by apoptosis, allowing a few dominant follicles to mature. Mammalian hyaluronidases comprise a family of six to seven enzymes sharing the same catalytic domain responsible for hyaluronan hydrolysis. Interestingly, some of these enzymes have been shown to induce apoptosis. In the ovary, expression of three hyaluronidases (Hyal-1, Hyal-2, and Hyal-3) has been documented. However, their precise cellular localization and role in ovarian regulation have not yet been defined. We herein investigated the possible involvement of these enzymes in ovarian atresia. First, we established a mouse model for ovarian atresia (gonadotropin withdrawal by anti-equine chorionic gonadotropin treatment) and showed that the mRNA levels of Hyal-1, Hyal-2, and Hyal-3 were significantly increased in apoptotic granulosa cells as well as in atretic follicles. Second, using ovaries of normally cycling mice, we demonstrated the correlation of Hyal-1 mRNA and protein expression with cleavage of caspase-3. In addition, we showed that expression of all three hyaluronidases induced apoptosis in transfected granulosa cells. Significantly, the induction of apoptosis by hyaluronidases was independent of catalytic activity, because enzymatically inactive Hyal-1 mutant (D157A/E159A) was as efficient as the wild-type enzyme in apoptosis induction. The activation of the extrinsic apoptotic signaling pathway was involved in this induction, because increased levels of cleaved caspase-8, caspase-3, and poly-ADP-ribose polymerase (PARP) were observed upon hyaluronidase ectopic expression. Our present findings provide a better understanding of the role of hyaluronidases in ovarian functions, showing for the first time their involvement in follicular atresia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».