Activated receptor tyrosine kinases in granulosa cells of ovulating follicles in mice
Notice bibliographique
Résumé
Successful ovulation requires the actions of gonadotropins along with those mediated by growth factors binding to their receptor tyrosine kinases (RTKs). There are several growth factors such as epidermal growth factor family ligands and interleukins that play a role during ovulation initiated by the preovulatory surge of luteinizing hormone (LH). The aim of this project was to analyze growth factor signaling pathways induced by LH in mouse granulosa cells. Immature female mice were treated with equine chorionic gonadotropin (eCG) followed 48 hr later by human chorionic gonadotropin (hCG) to induce follicular growth and ovulation. We performed protein array analysis where we identified higher phosphorylation of insulin-like growth factor 1 receptor (IGF1R), the fibroblast growth factor receptor 2 (FGFR2) and ephrin receptor B1 (EPHB1) in granulosa cells at 4 hr post-hCG compared to 0 hr hCG (p < 0.05). We report both a significant increase in transcript abundance (p < 0.05) and the phosphorylation level (p < 0.05) of the IGF1R in granulosa cells at hCG4h. The mRNA abundance of the Fgfr2 and Ephb1 receptors remained unaltered upon hCG treatment. Nonetheless, transcript abundance of the fibroblast growth factor 2 (Fgf2) ligand was elevated at hCG4h (p < 0.01). Based on these results we conclude that the preovulatory LH surge activates signaling pathways of IGF1R through increase in the expression of the Igf1r gene in granulosa cells of ovulating follicles in mice. The LH surge also appears to activate FGFR2 IIIc and EPHB1 signaling, although further investigation is required.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».