Non-genomic action of estradiol and progesterone on cytosolic calcium concentrations in primary cultures of human granulosa-lutein cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study examined whether the sex steroids, estradiol and progesterone, could alter cytoplasmic calcium concentrations ([Ca(2+)](cyt)) in human granulosa-lutein cells. METHODS: Human granulosa cells were obtained at the time of oocyte retrieval for IVF and cultured for 3-7 days. Cells were loaded with Fura-2 AM and changes in [Ca(2+)](cyt) of single cells were studied using a dynamic digital Ca(2+) imaging system. RESULTS: Both estradiol and progesterone stimulated elevations of [Ca(2+)](cyt) in Ca(2+)-containing medium within seconds of exposure of the granulosa-lutein cells to the steroid, but only estradiol caused an increase in [Ca(2+)](cyt) in Ca(2+)-free medium. Both ICI-182780 and RU 486 stimulated [Ca(2+)](cyt) increases and inhibited the effects of estradiol and progesterone, respectively. Tamoxifen also induced transient increases in [Ca(2+)](cyt) concentrations but inhibited the effects of both estradiol and progesterone. The inhibitory effects of tamoxifen, ICI-182780 and RU 4486 on [Ca(2+)](cyt) responses to estradiol and progesterone could be reversed with higher concentrations of estradiol and progesterone, respectively. The [Ca(2+)](cyt) effects induced with tamoxifen could not be eliminated by prior treatment with RU 486 or ICI-182780. CONCLUSION: These results provide strong evidence that both estradiol and progesterone as well as the steroid antagonists, tamoxifen, RU 486 and ICI-182780, can act on human granulosa-lutein cells through a non-genomic mechanism.
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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 | 0,001 |
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 ».