Ovarian Aging-Like Phenotype in the Hyperandrogenism-Induced Murine Model of Polycystic Ovary
Notice bibliographique
Résumé
There are prominently similar symptoms, effectors, and commonalities in the majority of characteristics between ovarian aging and polycystic ovarian syndrome (PCOS). Despite the approved role of oxidative stress in the pathogenesis of PCOS and aging, to our knowledge, the link between the PCO(S) and aging has not been investigated yet. In this study we investigated the possible exhibition of ovarian aging phenotype in murine model of PCO induced by daily oral administration of letrozole (1 mg/kg body weight) for 21 consecutive days in the female Wistar rats. Hyperandrogenization showed irregular cycles and histopathological characteristics of PCO which was associated with a significant increase in lipid peroxidation (LPO) and reactive oxygen species (ROS) and decrease in total antioxidant capacity (TAC) in serum and ovary. Moreover, serum testosterone, insulin and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) levels, and ovarian matrix metalloproteinase-2 (MMP-2) were increased in PCO rats compared with healthy controls, while estradiol and progesterone diminished. Almost all of these findings are interestingly found to be common with the characteristics identified with (ovarian) aging showing that hyperandrogenism-induced PCO in rat is associated with ovarian aging-like phenotypes. To our knowledge, this is the first report that provides evidence regarding the phenomenon of aging in PCO.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».