EGF-like Growth Factors Induce COX-2–Derived PGE2 Production Through ERK1/2 in Human Granulosa Cells
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Aberrant regulation of ovulation is one of the major causes of infertility. In animal models, 3 epidermal growth factor (EGF)-like growth factors, amphiregulin (AREG), betacellulin (BTC), and epiregulin (EREG), have been shown to be involved in ovulation by regulating cyclooxygenase-2 (COX-2) expression and prostaglandin E2 (PGE2) production. However, whether the same is true in humans remains largely unknown. OBJECTIVE: Our objective was to investigate the effects of AREG, BTC, and EREG on COX-2 expression and PGE2 production in human granulosa cells. DESIGN AND SETTING: SVOG cells are human granulosa cells that were obtained from women undergoing in vitro fertilization and immortalized with SV40 large T antigen. SVOG cells were used to investigate the effect of AREG, BTC, and EREG on ovulation-related functions at an academic research center. MAIN OUTCOME MEASURES: Levels of mRNA and protein were examined by quantitative RT-PCR and Western blotting, respectively. The protein levels of PGE2 were measured by ELISA. RESULTS: LH treatment upregulated AREG, BTC, EREG, and COX-2. Knockdown of EGF receptor (EGFR) attenuated LH-induced COX-2 expression and PGE2 production. Treatment with AREG, BTC, and EREG upregulated COX-2 expression and PGE2 production. The stimulatory effects of AREG, BTC, and EREG on COX-2 expression and PGE2 production were blocked by inhibition of EGFR activity and expression. AREG-, BTC-, and EREG-activated ERK1/2 signaling, but not Akt signaling, was required for AREG-, BTC-, and EREG-induced COX-2 expression and PGE2 production. CONCLUSION: AREG, BTC, and EREG induced PGE2 production by upregulating COX-2 expression through ERK1/2 signaling in human granulosa cells.
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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 | 0,000 |
| 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 ».