Dopamine Creates a Physical Barrier to Inhibit Prolactin Release in Mammotrophs of Estradiol-Primed Male Rats
Notice bibliographique
Résumé
After finding that ergocristine and somatostatin can cause extensive changes in mammotroph ultrastructure within 2 min of administration, we chose dopamine, the putative physiological prolactin-inhibiting factor, to correlate ultrastructural changes to inhibition of prolactin release. In order to choose a dose of dopamine for this study we tested the effects of 2 doses of dopamine (10 and 1,000 micrograms/kg) on inhibition of prolactin release. The higher dose of dopamine (1,000 micrograms/kg) completely inhibited prolactin release immediately (in less than 2 min) and maintained complete blockage for a period of 14 min. For the ultrastructural study we injected dopamine (1,000 micrograms/kg) in the right atrium of conscious free-moving rats through indwelling cannulae, and killed the rats by decapitation 2 min after dopamine administration. The following changes in mammotrophs were observed after the dopamine treatment: (1) increased numbers of secretory granules, (2) peripheral relocation of rough endoplasmic reticulum, and (3) increased numbers of 'intracellular bodies' (putative prolactin granule disposal system) associated with secretory granules. Because these rapid ultrastructural changes have been observed after treatment with three different compounds (dopamine, somatostatin and ergocristine), we do not believe that they are the unique effect of any one compound but the common denominator of the three compounds, i.e., inhibition of prolactin secretion being closely linked to the ultrastructural changes. We thus propose that the extensive ultrastructural changes that occurred in such a short period of time following dopamine administration are the mechanism of inhibition of prolactin release.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».