Global gene expression in the bovine corpus luteum is altered after stimulatory and superovulatory treatments
Notice bibliographique
Résumé
Equine chorionic gonadotrophin (eCG) has been widely used in superovulation and artificial insemination programmes and usually promotes an increase in corpus luteum (CL) volume and stimulates progesterone production. Therefore, to identify eCG-regulated genes in the bovine CL, the transcriptome was evaluated by microarray analysis and the expression of selected genes was validated by qPCR and western blot. Eighteen Nelore crossbred cows were divided into control (n=5), stimulated (n=6) and superovulated groups (n=7). Ovulation was synchronised using a progesterone device-based protocol. Stimulated animals received 400 IU of eCG at device removal and superovulated animals received 2000 IU of eCG 4 days prior. Corpora lutea were collected 7 days after gonadotrophin-releasing hormone administration. Overall, 242 transcripts were upregulated and 111 transcripts were downregulated in stimulated cows (P ≤ 0.05) and 111 were upregulated and 113 downregulated in superovulated cows compared to the control animals (1.5-fold, P ≤ 0.05). Among the differentially expressed genes, many were involved in lipid biosynthesis and progesterone production, such as PPARG, STAR, prolactin receptors and follistatin. In conclusion, eCG modulates gene expression differently depending on the treatment, i.e. stimulatory or superovulatory. Our data contribute to the understanding of the pathways involved in increased progesterone levels observed after eCG treatment.
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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) | 0,001 | 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 ».