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Enregistrement W2969241643 · doi:10.1111/rda.13551

miR‐17‐5p affects porcine granulosa cell growth and oestradiol synthesis by targeting <i>E2F1</i> gene

2019· article· en· W2969241643 sur OpenAlexaff
Shuna Zhang, Ling Wang, Lei Wang, Yaru Chen, Fenge Li

Notice bibliographique

RevueReproduction in Domestic Animals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Hubei Province
Mots-clésGranulosa cellCell growthInternal medicineEndocrinologyGeneChemistryCell biologyBiologyCancer researchHormoneMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female fertility potential is based on the development and growth of ovarian follicles. Our previous study showed that miR-17-5p was significantly differently expressed in pre-ovulatory ovarian follicles of Large White (LW) and Chinese Taihu (CT) sows. In the present study, we investigated the role of miR-17-5p in ovarian follicle development. We demonstrated that miR-17-5p overexpression significantly decreased the luciferase reporter activity containing the E2F transcription factor 1 (E2F1) 3'untranslated region (3'UTR) and suppressed the E2F1 expression, whereas the miR-17-5p inhibition increased the E2F1 expression in porcine granulosa cells (pGCs). Meanwhile, miR-17-5p overexpression or E2F1 knockdown promoted cell growth, follicular development marker genes (LHR, CYP19A1 and AREG) expression and oestradiol synthesis, and miR-17-5p inhibition suppressed cell growth, follicular development marker genes (LHR, CYP19A1 and AREG) expression and oestradiol synthesis in pGCs. Furthermore, E2F1 knockdown increased CYP19A1 promoter activity. This study suggests that miR-17-5p regulates pGC growth and oestradiol synthesis by targeting E2F1 gene.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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