MicroRNA-7a2 Regulates Prolactin in Developing Lactotrophs and Prolactinoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Prolactin production is controlled by a complex and temporally dynamic network of factors. Despite this tightly coordinated system, pathological hyperprolactinemia is a common endocrine disorder that is often not understood, thereby highlighting the need to expand our molecular understanding of lactotroph cell regulation. MicroRNA-7 (miR-7) is the most highly expressed miRNA family in the pituitary gland and the loss of the miR-7 family member, miR-7a2, is sufficient to reduce prolactin gene expression in mice. Here, we used conditional loss-of-function and gain-of-function mouse models to characterize the function of miR-7a2 in lactotroph cells. We found that pituitary miR-7a2 expression undergoes developmental and sex hormone-dependent regulation. Unexpectedly, the loss of mir-7a2 induces a premature increase in prolactin expression and lactotroph abundance during embryonic development, followed by a gradual loss of prolactin into adulthood. On the other hand, lactotroph development is delayed in mice overexpressing miR-7a2. This regulation of lactotroph function by miR-7a2 involves complementary mechanisms in multiple cell populations. In mouse pituitary and rat prolactinoma cells, miR-7a2 represses its target Raf1, which promotes prolactin gene expression. These findings shed light on the complex regulation of prolactin production and may have implications for the physiological and pathological mechanisms underlying hyperprolactinemia.
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 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 ».