TGF-β1 Up-Regulates Connective Tissue Growth Factor Expression in Human Granulosa Cells through Smad and ERK1/2 Signaling Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Connective tissue growth factor (CTGF), which is also called CCN2, is a secreted matricellular protein. CTGF regulates various important cellular functions by interacting with multiple molecules in the microenvironment. In the ovary, CTGF is mainly expressed in granulosa cells and involved in the regulation of follicular development, ovulation and luteinization. TGF-β1 has been shown to up-regulate CTGF expression in rat and hen granulosa cells. However, the underlying molecular mechanisms of this up-regulation remain undefined. More importantly, whether the stimulatory effect of TGF-β1 on CTGF expression can be observed in human granulosa cells remains unknown. In the present study, our results demonstrated that TGF-β1 treatment up-regulates CTGF expression in both immortalized human granulosa cells and primary human granulosa cells. Using a siRNA-mediated knockdown approach and a pharmacological inhibitor, we demonstrated that the inhibition of Smad2, Smad3 or ERK1/2 attenuates the TGF-β1-induced up-regulation of CTGF. This study provides important insights into the molecular mechanisms that mediate TGF-β1-up-regulated CTGF expression in human granulosa cells.
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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) | 0,001 | 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 ».