Differential gene expression of granulosa cells after ovarian superstimulation in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Microarray analysis was used to compare the gene expression of granulosa cells from dominant follicles with that of those after superstimulatory treatment. Cows were allocated randomly to two groups (superstimulation and control, n=6/group). A new follicular wave was induced by ablation of follicles ≥5 mm in diameter, and a progesterone-releasing device controlled internal drug release (CIDR) was placed in the vagina. The superstimulation group was given eight doses of 25 mg FSH at 12-h intervals starting from the day of wave emergence (day 0), whereas the control group was not given FSH treatment. Both groups were given prostaglandin F2α twice, 12 h apart, on day 3 and the CIDR was removed at the second injection; 25 mg porcine luteinizing hormone (pLH) was given 24 h after CIDR removal, and cows were ovariectomized 24 h later. Granulosa cells were collected for RNA extraction, amplification, and microarray hybridization. A total of 190 genes were downregulated and 280 genes were upregulated. To validate the microarray results, five genes were selected for real-time PCR (NTS, FOS, THBS1, FN1, and IGF2). Expression of four genes increased significantly in the three different animals tested (NTS, FOS, THBS1, and FN1). The upregulated genes are related to matrix remodeling (i.e. tissue proliferation), disturbance of angiogenesis, apoptosis, and oxidative stress response. We conclude that superstimulation treatment i) results in granulosa cells that lag behind in maturation and differentiation (most of the upregulated genes are markers of the follicular growth stage), ii) activates genes involved with the NFE2L2 oxidative stress response and endoplasmic reticulum stress response, and iii) disturbs angiogenesis.
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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 ».