TGF-β1 Downregulates StAR Expression and Decreases Progesterone Production Through Smad3 and ERK1/2 Signaling Pathways in Human Granulosa Cells
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Regulation of progesterone production in granulosa cells is important for normal reproductive functions. Steroidogenic acute regulatory protein (StAR) is recognized as the key regulatory protein involved in the rate-limiting step of steroidogenesis. TGF-β1 protein is detected in human follicular fluid, and TGF-β1 and its receptors are expressed in human granulosa cells. However, the functional role of TGF-β1 in the regulation of StAR expression and progesterone production in human granulosa cells remains unknown. OBJECTIVE: Our objective was to investigate the effects of TGF-β1 on StAR expression and progesterone 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 effects of TGF-β1 on StAR expression and progesterone production at an academic research center. MAIN OUTCOME MEASURES: Levels of mRNA and protein were examined by RT-qPCR and western blotting, respectively. The accumulation levels of progesterone were measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). RESULTS: TGF-β1 treatment downregulated StAR expression and decreased progesterone production. The suppressive effects of TGF-β1 on StAR expression and progesterone production were abolished by the inhibition of TGF-β type I receptor. In addition, treatment with TGF-β1 activated the Smad2/3 and ERK1/2 signaling pathways. The inhibition of the Smad3 and ERK1/2 signaling pathways attenuated the TGF-β1-induced downregulation of StAR expression and progesterone production. CONCLUSION: TGF-β1 downregulated StAR expression and decreased progesterone production by activating the Smad3 and ERK1/2 signaling pathways in human granulosa cells.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».