BMP15 Suppresses Progesterone Production by Down-Regulating StAR via ALK3 in Human Granulosa Cells
Notice bibliographique
Résumé
In addition to somatic cell-derived growth factors, oocyte-derived growth differentiation factor (GDF)9 and bone morphogenetic protein (BMP)15 play essential roles in female fertility. However, few studies have investigated their effects on human ovarian steroidogenesis, and fewer still have examined their differential effects or underlying molecular determinants. In the present study, we used immortalized human granulosa cells (SVOG) and human granulosa cell tumor cells (KGN) to compare the effects of GDF9 and BMP15 on steroidogenic enzyme expression and investigate potential mechanisms of action. In SVOG cells, neither GDF9 nor BMP15 affects the mRNA levels of P450 side-chain cleavage enzyme or 3β-hydroxysteroid dehydrogenase. However, treatment with BMP15, but not GDF9, significantly decreases steroidogenic acute regulatory protein (StAR) mRNA and protein levels as well as progesterone production. These suppressive effects, along with the induction of Sma and Mad-related protein (SMAD)1/5/8 phosphorylation, are attenuated by cotreatment with 2 different BMP type I receptor inhibitors (dorsomorphin and DMH-1). Furthermore, depletion of activin receptor-like kinase (ALK)3 using small interfering RNA reverses the effects of BMP15 on SMAD1/5/8 phosphorylation and StAR expression. Similarly, knockdown of ALK3 abolishes BMP15-induced SMAD1/5/8 phosphorylation in KGN cells. These results provide evidence that oocyte-derived BMP15 down-regulates StAR expression and decreases progesterone production in human granulosa cells, likely via ALK3-mediated SMAD1/5/8 signaling. Our findings suggest that oocyte may play a critical role in the regulation of progesterone to prevent premature luteinization during the late stage of follicle development.
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 ».