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Enregistrement W3083607630 · doi:10.1002/mrd.23419

Global analysis of FSH‐regulated gene expression and histone modification in mouse granulosa cells

2020· article· en· W3083607630 sur OpenAlexafffund
Ejimedo Madogwe, Deepak K. Tanwar, Milena Taibi, Yasmin Schuermann, A. St-Yves, Raj Duggavathi

Notice bibliographique

RevueMolecular Reproduction and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésH3K4me3BiologyChromatin immunoprecipitationTranscriptomeGene expressionMolecular biologyHistoneGene expression profilingGenePromoterGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Follicle-stimulating hormone (FSH) regulates ovarian follicular development through a specific gene expression program. We analyzed FSH-regulated transcriptome and histone modification in granulosa cells during follicular development. We used super-stimulated immature mice and collected granulosa cells before and 48 h after stimulation with equine chorionic gonadotropin (eCG). We profiled the transcriptome using RNA-sequencing (N = 3/time-point) and genome-wide trimethylation of lysine 4 of histone H3 (H3K4me3; an active transcription marker) using chromatin immunoprecipitation and sequencing (ChIP-Seq; N = 2/time-point). Across the mouse genome, 14,583 genes had an associated H3K4me3 peak and 63-66% of these peaks were observed within ≤1 kb promoter region. There were 72 genes with differential H3K4me3 modification at 48 h eCG (absolute log fold change > 1; false discovery rate [FDR] < 0.05) relative to 0 h eCG. Transcriptome data analysis showed 1463 differentially expressed genes at 48 h eCG (absolute log fold change > 1; FDR < 0.05). Among the 20 genes with differential expression and altered H3K4me3 modification, Lhcgr had higher H3K4me3 abundance and expression, while Nrip2 had lower H3K4me3 abundance and expression. Using ChIP-qPCR, we showed that FSH-regulated expression of Lhcgr, Cyp19a1, Nppc, and Nrip2 through regulation of H3K4me3 at their respective promoters. Transcript isoform analysis using Kallisto-Sleuth tool revealed 875 differentially expressed transcripts at 48 h eCG (b > 1; FDR < 0.05). Pathway analysis of RNA-seq data demonstrated that TGF-β signaling and steroidogenic pathways were regulated at 48 h eCG. Thus, FSH regulates gene expression in granulosa cells through multiple mechanisms namely altered H3K4me3 modification and inducing specific transcripts. These data form the basis for further studies investigating how these specific mechanisms regulate granulosa cell functions.

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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