NPFF increases fusogenic proteins syncytin 1 and syncytin 2 via GCM1 in first trimester primary human cytotrophoblast cells
Notice bibliographique
Résumé
Neuropeptide FF (NPFF) is well-known for its roles in the central nervous system. Despite studies demonstrating that NPFF receptor 2 (NPFFR2) mRNA is highest in placenta, nothing is known about NPFF-NPFFR2 functions in placental development. Here, we investigated the effects of NPFF-NPFFR2 on expression of syncytial [human chorionic gonadotropin (hCG) β] and fusogenic [syncytin 1, syncytin 2, and glial cells missing 1 (GCM1)] genes in first trimester primary human cytotrophoblast cells. By analyzing two publicly available microarray data sets, we found that NPFF is consistently expressed throughout gestation whereas NPFFR2 increases in first trimester and is elevated in placenta samples from women with preeclampsia. Immunohistochemistry showed that NPFFR2, syncytin 1/2, and GCM1 each displayed unique patterns of expression among different trophoblast populations in first trimester placenta. Treatment of primary human cytotrophoblast cells with NPFF increased the mRNA and protein levels of hCG β, syncytin 1, syncytin 2, and GCM1; and knockdown of NPFFR2 abolished these effects. Interestingly, GCM1 mediated NPFF-induced upregulation of syncytin 1 and syncytin 2, but not hCG β, in primary human cytotrophoblasts. Our results demonstrate that NPFF acts via NPFFR2 to enhance production of hCG β and promote GCM1-dependent expression of syncytin 1 and 2 in human cytotrophoblasts.
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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 | 0,001 |
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 ».