In vitro maturation in the presence of Leukemia Inhibitory Factor modulates gene and miRNA expression in bovine oocytes and embryos
Notice bibliographique
Résumé
Members of the interleukin-6 (IL-6) family of cytokines are important for reproductive function that are mediated through changes in gene and miRNA expression. Herein, we characterized the expression of miR-21, miR-155, miR-34c and miR-146a in bovine oocytes and cumulus cells during in vitro maturation (IVM) with leukemia inhibitory factor (LIF), IL-6 and IL-11 or unsupplemented controls. LIF-exposed COCs showed higher expression of miR-21 and miR-155 in oocytes, whereas miR-146a expression was increased in oocytes matured with IL-6 and IL-11. In cumulus cells, miR-155 expression was elevated by all treatments while only LIF increased miR-21 expression. Based on these results, we next examined how LIF exposure during IVM affected oocyte competence, through IVF and the expression of specific genes in GV- and MII-oocytes, in 2- and 8-cell embryos, and in Day 8-blastocysts. LIF supplementation did not affect cleavage rate, blastocyst yield or several other developmental parameters, but did increase hatching rate. LIF suppressed DPPA3, ZAR1 and NPM2 expression in 2 cell- and/or 8-cell embryos. LIF increased the expression of KAT2A and HSPA1A in MII-oocytes, and that of HDAC1, KAT2A and HSP90AA1 and the BAX:BCL2L1 ratio in 2-cell embryos. In contrast, HDAC1, KAT2A and HSP90AA1 expression and BAX:BCL2L1 ratio was lower in 8-cell embryos derived from LIF oocytes. IVM with LIF also increased the expression of DNMT3A, HSPA1A and HSP90AA1 in blastocysts. In conclusion, supplementation with LIF during IVM was consistently associated with changes in the relative abundance of transcripts in mature bovine oocytes and in specific embryo developmental stages.
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 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 | 0,001 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».