Divergent Regulation of ER and Kiss Genes by 17β-Estradiol in Hypothalamic ARC Versus AVPV Models
Notice bibliographique
Résumé
Kisspeptin (Kiss) and G-protein-coupled receptor (Gpr)54 have emerged as key regulators of reproduction. 17β-estradiol (E2)-mediated regulation of these neurons is nuclei specific, where anteroventral periventricular (AVPV) Kiss neurons are positively regulated by E2, whereas arcuate nucleus (ARC) neurons are inhibited. We have generated immortalized Kiss cell lines from male and female adult-derived murine hypothalamic primary culture, as well as cell lines from microdissected AVPV and ARC from female Kiss-green fluorescent protein (GFP) mice. All exhibit endogenous Kiss-1 expression, estrogen receptors (ER)s (ERα, ERβ, and Gpr30), as well as known markers of AVPV Kiss neurons in the mHypoA-50 and mHypoA-Kiss/GFP-4, vs markers of ARC Kiss neurons in the mHypoA-55 and the mHypoA-Kiss/GFP-3 lines. There was an increase in Kiss-1 mRNA expression at 24 hours in the AVPV lines and a repression of Kiss-1 mRNA at 4 hours in the ARC lines. An E2-mediated decrease in ERα mRNA expression at 24 hours in the AVPV cell lines was detected, and a significant decrease in Gpr30, ERα, and ERβ mRNA levels at 4 hours in the ARC cell lines was evident. ER agonists and antagonists determined the specific ERs responsible for mediating changes in gene expression. In the AVPV, ERα is required but not ERβ or GPR30, vs the ARC Kiss-expressing cell lines that require GPR30, and either ERα and/or ERβ. We determined cAMP response element-binding protein 1 was necessary for the down-regulation of Kiss-1 mRNA expression using small interfering RNA knockdown in the ARC cell model. These studies elucidate some of the molecular events involved in the differential E2-mediated regulation of unique and specific Kiss neuronal models.
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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 | 0,001 |
| 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 ».