Progesterone Via its Type-A Receptor Promotes Myometrial Gap Junction Coupling
Notice bibliographique
Résumé
Effective labour contractions require synchronization of myometrial cells through gap junctions (GJs). Clasically, progesterone (P4) is known to inhibit the expression of connexin-43 (Cx43, major component of GJs) and GJ formation in myometrium. Our current study is based on a striking observation that challenges this dogma. We observed conspicuous differences in the intracellular localization of Cx43 protein in PRA versus PRB expressing myocytes. Thus in P4 stimulated PRA cells Cx43 protein forms GJs, whereas in PRB cells the forward trafficking of Cx43 and GJ formation is inhibited even when Cx43 is overexpressed. We found that P4, via PRA/B, differentially regulates Cx43 translation to generate a Cx43-20 K isoform, which facilitates the transport of full length Cx43 to plasma membrane. The P4 mediated regulation of Cx43 trafficking and GJ formation occurs via non-genomic pathway and involves the regulation of mTOR signaling since inhibition of this pathway restored the Cx43 trafficking defect in PRB cells. We propose that PRA is a master regulator of Cx43 expression, GJ formation and myocyte connectivity/synchronization for labour.
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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) | 0,002 | 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 ».