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Enregistrement W3036066449 · doi:10.1242/dev.185884

Development and function of smooth muscle cells is modulated by <i>Hic1</i> in mouse testis

2020· article· en· W3036066449 sur OpenAlexafffund
Aya Uchida, Sadman Sakib, Elodie Labit, Sepideh Abbasi, R. Wilder Scott, T. Michael Underhill, Jeff Biernaskie, Ina Dobrinski

Notice bibliographique

RevueDevelopment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyFunction (biology)Cell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In mammalian testis, contractile peritubular myoid cells (PMCs) regulate the transport of sperm and luminal fluid, while secreting growth factors and extra-cellular matrix (ECM) proteins to support the spermatogonial stem cell (SSC) niche. However, little is known about the role of testicular smooth muscle cells during the postnatal testicular development. Here we report age-dependent expression of Hypermethylated in cancer 1 (Hic1, ZBTB29) in testicular smooth muscle cells, including PMCs and vascular smooth muscle cells in mouse. Postnatal deletion of Hic1 in smooth muscle cells led to their increased proliferation and resulted in dilation of seminiferous tubules with increased numbers of PMC. These seminiferous tubules contained fewer Sertoli cells and more spermatogonia, and fibronectin was not detected in their basement membrane. The expression levels of genes encoding smooth muscle contractile proteins, Acta2 and Cnn1, were down regulated in the smooth muscle cells lacking Hic1, and the seminiferous tubules appeared to have reduced contractility. These data imply a role for Hic1 in determining the size of seminiferous tubules by regulating postnatal smooth muscle cell proliferation, subsequently affecting spermatogenesis at adulthood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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