<i>In Vivo</i>Response-Based Identification of Direct Hormone Target Cell Populations Using High-Density Tissue Arrays
Notice bibliographique
Résumé
To identify cell populations directly responsive to prolactin (PRL), GH, erythropoietin, or granulocyte-colony stimulating factor within the physiological setting of an intact mammal, we combined in situ detection of hormone-activated signal transducer and activator of transcription (Stat)-5 in rats with high-throughput tissue array analysis using cutting-edge matrix assembly (CEMA).Inducible activation of Stat5a/b, as judged by levels of nuclear-localized, phospho-Tyr694/699-Stat5a/b, served as an immediate and sensitive in situ marker of receptor signaling in rat tissues after injection into male and female rats of a single, receptorsaturating dose of hormone for maximal receptor activation.CEMA tissue arrays facilitated analysis of most tissues, including architecturally complex, thin-walled, and stratified tissues such as gut and skin.In 40 tissues analyzed, 35 PRL-responsive and 32 GH-responsive cell types were de-tected, of which 22 cell types were responsive to both hormones.Interestingly, PRL but not GH activated Stat5 in nearly all of the endocrine glands.In mammary glands, PRL activated Stat5 in a majority of luminal epithelial cells but not myoepithelial cells, stromal fibroblasts, or adipocytes, whereas GH activated Stat5 in a significant fraction of myoepithelial cells, fibroblasts, and adipocytes but only in a minority of luminal cells.Finally, the organism-wide screening revealed a yet-to-be identified erythropoietin-responsive cell type in connective tissue.CEMA tissue arrays provide cost-effective in situ analysis of large numbers of tissues.Biomarker-based identification of cell populations responsive to individual hormones may shed new light on endocrine disease as well as improve understanding of effects and side effects of hormones and drugs.(Endocrinology 148: 989 -1008, 2007) I DENTIFICATION OF HORMONE -and cytokine-respon- sive cell populations in the physiological context of the intact animal is needed for a comprehensive understanding of the physiological roles of individual hormones.Identification of hormone target cells also may lead to new insight into the roles of hormones in disease processes.For instance, mapping of prolactin (PRL)-and GH-responsive cells in experimental animals may help explain the many symptoms and manifestations of the endocrine overproduction syndromes, hyperprolactinemia and acromegaly.Likewise, improved mapping of hormonal target cells may be useful for anticipating or elucidating therapy-related side effects of GH, erythropoietin (EPO), or granulocyte-colony stimulating factor (GCSF), hormones that are currently widely administered to humans in clinical practice or taken for athletic performance enhancement or antiaging purposes.Key insight into the main functions of polypeptide hormones can be gleaned from gene knockout studies of the individual hormones or their receptors in mice.Such genetic models, however, are limited to providing information about gene functions that are critical and therefore cannot be com-First
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».