Progesterone enhances HLA-G gene expression in JEG-3 choriocarcinoma cells and human cytotrophoblasts in vitro
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that HLA-G plays a critical role in maternal immune tolerance to the fetus. However, regulation of HLA-G gene expression is not well understood. Many studies have suggested that progesterone may also be important in suppressing maternal immune response to the fetus. Therefore, we hypothesized that this steroid hormone may play a role in regulating HLA-G gene expression. The objective of the study was to explore potential effects of progesterone on HLA-G gene expression in vitro. METHODS: Cultured first trimester trophoblasts and JEG-3 choriocarcinoma cells were treated with progesterone and its antagonist RU486. HLA-G gene transcription was determined by real-time PCR while HLA-G translation was investigated by a specific enzyme-linked immunosorbent assay for HLA-G and western blot analysis. RESULTS: HLA-G mRNA and protein expression in trophoblasts and JEG-3 cells were elevated by progesterone in dose- and time-dependent manners. The effect of progesterone can be completely inhibited by co-incubation with RU486 at the same concentrations. CONCLUSION: Progesterone has an up-regulatory effect on HLA-G gene expression in first trimester trophoblasts and JEG-3 cells in vitro.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».