Regulatory Effects of Gonadotropin-Releasing Hormone (GnRH) I and GnRH II on the Levels of Matrix Metalloproteinase (MMP)-2, MMP-9, and Tissue Inhibitor of Metalloproteinases-1 in Primary Cultures of Human Extravillous Cytotrophoblasts
Notice bibliographique
Résumé
An intricate balance between the production of matrix metalloproteinases (MMPs) and their endogenous inhibitors, tissue inhibitors of metalloproteinases (TIMPs), modulates the overall proteolytic activity of trophoblasts during human implantation. In these studies we have examined the ability of classical GnRH I and the second form of this hormone (GnRH II) to regulate MMP-2, MMP-9, and TIMP-1 mRNA and protein levels in extravillous cytotrophoblasts propagated from explants of first trimester chorionic villi. GnRH I and GnRH II were found to increase MMP-2 and MMP-9 mRNA and protein levels in these primary cell cultures in a dose- and time-dependent manner using quantitative competitive-PCR and ELISA. In contrast, these two hormones decreased trophoblastic TIMP-1 mRNA and protein levels. Cetrorelix, a GnRH receptor antagonist, inhibited the regulatory effects of GnRH I, but not GnRH II, on MMP-2, MMP-9, and TIMP-1 expression in these cells. Collectively, these observations suggest that GnRH I and GnRH II differentially regulate MMP-2, MMP-9, and TIMP-1 expression in human trophoblasts, possibly via distinct receptor-mediated intracellular signaling pathways.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».