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Enregistrement W2774227043 · doi:10.1071/rdv30n1ab105

105 P75 Neuronal Cells and Fibers in the Bovine Ovary

2017· article· en· W2774227043 sur OpenAlexaffabout
Rodrigo A. Carrasco, C. E. P. Leonardi, Jaswant Singh, Gregory P. Adams

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian CortexOvaryBiologyMedullaParaformaldehydeFollicular phaseOvarian follicleFollicleInternal medicineEndocrinologyAntral follicleAndrologyPathologyOvarian tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurotrophins are molecules involved in the development and survival of neurons and its cellular projections. Results of recent studies have implicated the local role of the high affinity neurotropin receptor, trkA, in bovine ovarian follicle selection and early luteogenesis (Carrasco et al. 2016 Reprod. Biol. Endocrinol. 14, 47), but innervation and neuropeptide control remains an unexplored aspect of ovarian function. P75 is the low-affinity receptor for all neurotrophins and is expressed in ovarian tissue. The objective of this study was to explore the distribution of P75 neurons and fibres within the ovary and to examine the relationship of these components with follicular development. The ovaries of cows (n = 5) were collected at the time of slaughter, 36 h after induced luteolysis (i.e. proestrus). The ovaries were fixed in 4% paraformaldehyde for 48 h, and samples from the ovarian hilus, medulla, and cortex (3 blocks per ovary) were cryo-sectioned (20–50 µm). Tissue sections were incubated for 48 h with a rabbit antibody against rat P75 or a mouse monoclonal antibody against neurofilament. Immunodetection was visualised by an amplification procedure with horseradish peroxidase using nickel DAB as a chromogen. Sections were counterstained with nuclear fast red for follicle identification. Immunoreactive cell bodies were counted in 10 to 20 fields (40×) per section, and data were expressed based on ovarian areas (cortex, medulla, or hilus) as an average count per 40× field per animal. Data among ovarian regions were compared by ANOVA; differences were considered significant when P < 0.05. Antral follicles =5 mm displayed strong immunoreactivity in the theca layer, without reaction in the granulosa cells. In contrast, preovulatory follicles were devoid of P75 immuno-reactivity in the theca layer. Oval P75 immunoreactive neuron-like cells were present in all ovarian areas studied. The neuronal nature of the P75 immunoreactive cells was confirmed by the presence of a similar pattern when adjacent sections were stained for neurofilaments, a protein characteristic of neurons. In the stroma of the ovarian cortex and medulla, neurons were present individually (scattered) rather than grouped; however, a dense network of neurons and fibres was detected immediately beneath the ovarian surface epithelium. No differences between the cortex, medulla, and hilus were found in the mean number of immunoreactive cells (10.6 ± 2.8, 14.4 ± 3.6 and 13.9 ± 2.0 cells/40× field, respectively). Immunoreactive neuron-like cells and fibres were in close proximity to blood vessels in the ovarian medulla. Corpora lutea were devoid of P75 immunoreactivity. In conclusion, results document the existence of a neuronal network in the bovine ovary, displaying an association with follicles at different stages of development. The abundance of neuronal components (i.e. neuron cell bodies and axons) in the ovarian stromal and surface epithelium implies a role of innervation (either extrinsic or intrinsic) in the control of ovarian follicular development and function. Research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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