miR-106a Increases Granulosa Cell Viability and Is Downregulated in Women With Diminished Ovarian Reserve
Notice bibliographique
Résumé
Context: Women with diminished ovarian reserve (DOR) have reduced fertility, cardiovascular events, and osteoporosis. Although differential microRNA (miRNA) expression has been described in several ovarian disorders, little is known about the role of miRNAs in the pathogenesis of DOR. Objective: Identify differentially expressed miRNAs in DOR and explore the role of miR-106a in human granulosa cell proliferation. Design: miRNA microarray (n = 3) and quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (n = 30) were used to examine miRNA expression in serum and granulosa cells from normal-cycling and women with DOR. Primary human granulosa cells were treated alone or in combination with miR-106a mimic, miR-106a inhibitor, apoptosis signal-regulating kinase 1 (ASK1) small interfering RNA (siRNA), or p38 mitogen-activated protein kinase (MAPK) inhibitor (SB203580) before assessment of cell viability and apoptosis. Western blot was used to measure ASK1 protein and phosphorylation/activation of p38 MAPK. Binding of miR-106a to ASK1 mRNA was examined by 3' untranslated region (3'UTR) luciferase analysis. Results: Fifteen miRNAs were differentially expressed (n = 30), and miR-106a was downregulated in serum and granulosa cells of women with DOR. miR-106a mimic increased cell viability and attenuated apoptosis, whereas the converse occurred following treatment with miR-106a inhibitor. miR-106a suppressed ASK1 expression by directly targeting its 3'UTR. miR-106a inhibitor increased p38 MAPK phosphorylation/activation, and this effect was abolished by treatment with ASK1 siRNA. Whereas knockdown of ASK1 abolished the effects of miR-106a inhibitor on cell viability/apoptosis, pretreatment with SB203580 did not significantly alter the effects of miR-106a inhibitor. Conclusions: Downregulation of miR-106a may contribute to the pathogenesis of DOR by reducing granulosa cell viability and promoting apoptosis via enhanced ASK1 signaling.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».