Granulosa cells exposed to fibroblast growth factor 8 and 18 reveal early onset of cell growth and survival
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fibroblast growth factors (FGFs) are growth factors that have diverse biological activities including broad mitogenic and cell survival activities. They function through the activation of a specific tyrosine kinase receptor that transduces the signal by activating several intracellular signaling pathways. Objective: To identify the different signaling pathways involved in the mechanism of action of FGF8 and FGF18 on ovine granulosa cells using mass spectrometry. Materials and Methods: Ovine ovarian granulosa cells were harvested from adult sheep independently at the stage of the estrous cycle and were cultured at a density of 500,000 viable cells in 1 ml DMEM/F12 medium for five days. The cells were then treated on day 5 of culture with 10 ng/mL FGF8 and FGF18 for 30 minutes, and total cell protein was collected for mass spectrometry. Results: Mass spectrometry showed that both FGF8 and FGF18 significantly induce simultaneous upregulation of several proteins, including ATF1, STAT3, MAPK1, MAPK3, MAPK14, PLCG1, PLCG2, PKCA, PIK3CA, RAF1, GAB1, and BAG2 (> 1.5-fold; p < 0.01). Conclusion: ATF1 and STAT3 are important transcription factors involved in cell growth, proliferation and survival, and consequently can hamper or rescue the normal ovine reproductive system function.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».