Effect of Progesterone Withdrawal on Hypothalamic Mechanisms Related to Prolactin Release in Late Pregnant Rats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Progesterone (P(4)) fall provoked by spontaneous or prostaglandin F2α (PGF2α)-induced luteolysis in late pregnant rats triggers a prolactin (PRL) surge 12-24 h later. METHODS: To investigate the hypothalamic mechanism mediating this response, we determined expression of tyrosine hydroxylase (TH), PRL receptors (long form, PRLR(long)), estrogen-α (ERα) and ERβ, P(4) (PR) A and B receptors, and STAT5a, STAT5b, suppressors of cytokine signaling 1 (SOCS1), SOCS3 and CIS at mRNA (by semiquantitative and real-time RT-PCR) and protein (by Western blot only for TH, ERα and PRs) levels, and dopamine and DOPAC (by high-performance liquid chromatography) contents in the mediobasal hypothalamus (MBH) 24 h after luteolysis induced by a PGF2α analogue (cloprostenol, 25 μg/rat s.c. at 8 and 12 h on day 19 of pregnancy). RESULTS: PGF2α treatment decreased circulating P(4) and estradiol and increased PRL and the estradiol/P(4) ratio. MBH DOPAC and DOPAC/dopamine ratio fell, indicating decreased dopaminergic transmission. PRLR(long), PRB and ERα mRNA increased. ERα and PR proteins were not modified. However, TH protein and mRNA did not change. PRA, the small PR isoform, was much more abundant than PRB, the isoform considered to mediate P(4) genomic actions. STAT5a, SOCS1 and SOCS3 mRNA were also increased. CONCLUSION: The P(4) fall induced by PGF2α treatment induces PRL release through diminution in MBH dopaminergic transmission without change in TH expression. The increased PRLR along with elevated circulating PRL may be responsible for maintaining high TH expression through activation of short-loop feedback mechanisms, counteracting the effect of the fall in circulating P(4). In parallel, SOCS expression contributes to limit PRL signaling.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».