Characterization of the Biological Roles of the Estrogen Receptors, ERα and ERβ, in Estrogen Target Tissues<i>in Vivo</i>through the Use of an ERα-Selective Ligand
Notice bibliographique
Résumé
Estrogens elicit many biomedically important responses in different target tissues, and the respective roles of the two estrogen receptors, ERalpha and ERbeta, in mediating these bioactivities is incompletely understood. In this study, we investigated the activity of an ERalpha-selective agonist ligand, propyl pyrazole triol (PPT), in several rat animal models to define the involvement of ERalpha in these biological responses. In a short-term (4 d) uterotrophic assay, PPT was found to be as efficacious as 17alpha-ethinyl-17beta-estradiol in stimulating uterine weight gain and up-regulating complement 3 gene expression. In a 6-wk chronic model, PPT completely prevented the ovariectomy-induced body weight increase and loss of bone mineral density. It also increased uterine weight and markedly reduced plasma cholesterol levels in these mature animals. PPT was also effective in the brain. It increased progesterone receptor mRNA in the arcuate and ventromedial nuclei of the hypothalamus and prevented experimentally induced hot flushes. Our findings indicate that several physiologically relevant estrogen-induced tissue responses can be effectively evoked via ERalpha alone. By providing an approach that is complementary to that of analyzing the phenotype and response of ER knockout animals, our findings also demonstrate that ER subtype-selective ligands can play a valuable role in enhancing our understanding of how estrogens work through the two ER subtypes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».