Effects of Daidzein on Messenger Ribonucleic Acid Expression of Gonadotropin Receptors in Chicken Ovarian Follicles
Notice bibliographique
Résumé
Effects of daidzein on expression of mRNA of gonadotropin receptors [follicle-stimulating hormone receptor (FSHR), luteinizing hormone receptor (LHR)] were evaluated in ovarian follicles of ISA laying hens that were 13 mo old in the postpeak period of egg laying. The hens were randomly allocated as control and daidzein-treated groups, with daidzein supplemented to the basal diet at the level of 10 mg/kg for 7 wk. The granulosa layers of preovulatory follicles (F1, F2, F3, F4, F5) and follicular layers of the small yellow follicle (SYF), large white follicle (LWF), and atretic follicle were collected. The mRNA expression of related genes was measured by semiquantitative reverse transcription PCR. Results showed that daidzein significantly increased the egg-laying rate (P < 0.05) and the number of SYF and LWF (P < 0.05). The relative abundance of the FSHR mRNA decreased in the granulosa layers from F5 to F1, but LHR mRNA displayed the opposite trend in developmental changes. Treatment with daidzein resulted in increased expression of FSHR mRNA in LWF, SYF, and granulosa layers of F4 to F2 and LHR mRNA in granulosa layers of F4 and F1 (P < 0.05). These results indicated that dietary supplementation of daidzein upregulated mRNA expression of gonadotropin receptors to improve follicle development in chicken developing follicles and laying performance after the peak laying period.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».