Growth Differentiation Factor 9 Enhances Activin A-Induced Inhibin B Production in Human Granulosa Cells
Notice bibliographique
Résumé
Activin A or growth differentiation factor 9 (GDF9) alone can increase beta(B)-mRNA level in human granulosa-lutein cells from women undergoing in vitro fertilization, but their potential interactions and related cell signaling pathways involved are unknown. We therefore compared inhibin subunit and inhibin levels and activation of activin receptors (ACVRs) and Smad signaling pathway in these human granulosa-lutein cells with and without GDF9 and/or activin A treatment. Inhibin subunit (alpha, beta(A), beta(B)), ACVR, and Smad2/3/4/7 mRNA levels, inhibin A and B production, and Smad phosphorylation were assessed by real-time RT-PCR, ELISA, and immunoblotting, respectively. Data were analyzed by ANOVA followed by Tukey's test. Activin A (1-50 ng/ml) or GDF9 (1-200 ng/ml) alone had only little stimulatory effects on alpha- and beta(A)-mRNA levels. In contrast, GDF9 could stimulate beta(B)-subunit levels but to a lesser degree than the dose- and time-dependent effects of activin A. Compared with untreated cells, GDF9 pretreatment for 24 h significantly enhanced activin A-induced beta(B)-mRNA levels, inhibin B secretion, and Smad2/3 phosphorylation (effects attenuated by bone morphogenetic protein receptor 2 extracellular domain, a GDF9 antagonist); and induced ACVR2B/1B and Smad2/3 but reduced Smad7 (an inhibitory Smad) mRNA levels. We report here for the first time that GDF9 enhances cell response to activin A by modulating key components of the activin signaling pathway in regulating inhibin subunits and hence inhibin B production in human granulosa-lutein 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) | 0,001 | 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 ».