Global analysis of FSH‐regulated gene expression and histone modification in mouse granulosa cells
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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.
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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 découle