Regulation of gene expression in human mammary epithelium: effect of breast pumping
Notice bibliographique
Résumé
Little is known of the molecular regulation of human milk production because of limitations in obtaining mammary tissue from lactating women. Our objectives were to evaluate whether RNA isolated from breast milk fat globules (MFGs) could be an alternative to mammary biopsies and to determine whether intense breast pumping, which increases prolactin (PRL) secretion, will upregulate alpha-lactalbumin (alpha-LA, a major determinant of lactose synthesis) transcription. RNA was isolated from MFG and transcripts of interest were identified and quantitated by real-time RT-PCR using an external standard for normalization. In addition, we performed microarray studies to determine MFG RNA gene expression profile. Ten lactating women were studied using two protocols: protocol A with intense pumping from 0800 to 0814 h followed by short pumping and protocol B with intense pumping from 1200 to 1214 h preceded by short pumping. Plasma PRL and MFG alpha-LA mRNA expression were measured. During protocol A, plasma PRL (61+/-7-248+/-43 mug/l by 14 min) and alpha-LA (3.5+/-0.9 fold by 6 h; P<0.03) increased. During protocol B, PRL gradually increased over 4 h from 69+/-14 to 205+/-28 mug/l, and further to 329+/-23 mug/l by 12 min of intense pumping; alpha-LA mRNA expression did not increase significantly. We conclude that MFGs provide a unique source to study the in vivo regulation of gene expression in mammary epithelial cells. alpha-LA mRNA is abundant in the MFG and its expression may be regulated by hormonal and temporal factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».