Negative Regulation of Hypothalamic Growth Hormone-Releasing Factor Messenger Ribonucleic Acid by Growth Hormone and Insulin-Like Growth Factor I
Notice bibliographique
Résumé
Increased growth hormone-releasing factor messenger ribonucleic acid (GRF mRNA) and decreased somatostatin (SRIF) mRNA levels have been reported in the hypothalamus of hypophysectomized rats as well as of dwarf mice. In order to elucidate the effect of the growth hormone-insulin-like growth factor I (GH-IGF-I) axis on hypothalamic GRF and SRIF synthesis, we measured levels of mRNA coding for GRF and SRIF and for pituitary GH in pubertal male rats treated for 3 weeks with antirat GRF gamma-globulin (GRF-ab), anti-SRIF gamma-globulin (SRIF-ab) or both. Immunoneutralization of circulating endogenous GRF resulted in a marked decrease in serum IGF-I and pituitary GH mRNA levels in Northern blot analysis, whereas it caused a significant increase in GRF mRNA levels in the arcuate nucleus as assessed by both Northern blot and in situ hybridization analysis. SRIF mRNA levels in the periventricular nucleus were slightly decreased by GRF-ab treatment when analyzed by in situ hybridization, but not significantly after Northern blot analysis. Immunoneutralization of circulating endogenous SRIF failed to affect mRNA levels of hypothalamic GRF and SRIF but caused a slight reduction in pituitary GH mRNA levels. Levels of mRNA coding for hypothalamic GRF and pituitary GH were also measured by Northern blot analysis in young male rats treated with rat GRF-ab for 2 weeks and replaced with rat GH or IGF-I for the second 1 week. Replacement with either rat GH or IGF-I suppressed the increased hypothalamic GRF mRNA levels. These data indicate that endogenous GRF is essential for normal synthesis of pituitary GH and that both GH and IGF-I negatively regulate the synthesis of hypothalamic GRF.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».