Novel Targets for the Transcription Factors MEF2 in MA-10 Leydig Cells1
Notice bibliographique
Résumé
Testosterone production by Leydig cells is a tightly regulated process requiring synchronized expression of several steroidogenic genes by numerous transcription factors. Myocyte enhancer factor 2 (MEF2) are transcription factors recently identified in somatic cells of the male gonad. In other tissues, MEF2 factors are essential regulators of organogenesis and cell differentiation. So far in the testis, MEF2 factors were found to regulate Leydig cell steroidogenesis by controlling Nr4a1 and Star gene expression. To expand our understanding of the role of MEF2 in Leydig cells, we performed microarray analyses of MEF2-depleted MA-10 Leydig cells, and the results were analyzed using Partek and Ingenuity Pathway Analysis software. Several genes were differentially expressed in MEF2-depleted Leydig cells, and 16 were validated by quantitative RT-PCR. A large number of these genes are known to be involved in fertility, gonad morphology, and steroidogenesis. These include Ahr, Bmal1, Cyp1b1, Hsd3b1, Hsd17b7, Map2k1, Nr0b2, Pde8a, Por, Smad4, Star, and Tsc22d3, which were all downregulated in the absence of MEF2. In silico analyses revealed the presence of MEF2-binding sites within the first 2 kb upstream of the transcription start site of the Por, Bmal1, and Nr0b2 promoters, suggesting direct regulation by MEF2. Using transient transfections in MA-10 Leydig cells, small interfering RNA knockdown, and a MEF2-Engrailed dominant negative, we found that MEF2 activates the Por, Bmal1, and Nr0b2 promoters and that this requires an intact MEF2 element. Our results identify novel target genes for MEF2 and define MEF2 as an important regulator of Leydig cell function and male reproduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».