Differential actions of fibroblast growth factors on intracellular pathways and target gene expression in bovine ovarian granulosa cells
Notice bibliographique
Résumé
Several fibroblast growth factors (FGFs), including FGF1, FGF4 and FGF10, alter ovarian granulosa cell function. These ligands exhibit different patterns of receptor activation, and their mechanisms of action on granulosa cells remain unknown. The objective of this study was to identify the major pathways and target genes activated by FGF1, FGF4 and FGF10 in primary oestrogenic granulosa cells cultured under serum-free conditions. FGF1 and FGF4 increased levels of mRNA encoding Sprouty family members, SPRY2 and SPRY4, and the orphan nuclear receptors NR4A1 and NR4A3. Both FGF1 and FGF4 decreased levels of mRNA encoding SPRY3 and the pro-apoptotic factor BAX. FGF1 but not FGF4 stimulated expression of the cell cycle regulator, GADD45B. In contrast, FGF10 altered the expression of none of these genes. Western blot demonstrated that FGF4 activated ERK1/2 and Akt signalling rapidly and transiently, whereas FGF10 elicited a modest and delayed activation of ERK1/2. These data show that FGF1 and FGF4 activate typical FGF signalling pathways in granulosa cells, whereas FGF10 activates atypical pathways.
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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 ».