Serum Concentrations of GDF9 and BMP15 Across the Menstrual Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Growth differentiation factor-9 (GDF9) and bone morphogenetic protein-15 (BMP15) are TGF-β proteins that regulate key processes throughout folliculogenesis and are determinants of mammalian fecundity (1). They are uniquely produced predominantly by the oocyte and have potential clinical application as markers of oocyte quality and quantity (2). However, no studies have been conducted to assess whether serum concentrations alter across the different phases of the menstrual cycle, and thus if assessment should be confined to specific cycle stages. The aim of this study was to measure serum concentrations of these proteins during the menstrual cycle in women at different stages of reproductive life. Serum was collected every 1-3 days throughout the menstrual cycle from 41 healthy ovulatory women from three cohorts: menses to late luteal phase (21-29 years of age; n=16; University of Otago) and across one interovulatory interval (18-35 years of age; n=10; and 45-50 years of age; n=15; University of Saskatchewan), with simultaneous ultrasound scans confirming ovulation. Serum concentrations of GDF9, BMP15, estradiol, FSH, LH, progesterone, inhibin A and B and AMH were measured. GDF9 and BMP15 were detectable in 54% and 73% of women and varied 236- and 52-fold between women, respectively. To detect changes, mean concentrations and variances across the cycle were statistically modelled using a generalized additive model of location, shape and scale (GAMLSS). Across the menstrual cycle, there were minimal changes in serum GDF9 or BMP15 within a woman for all cohorts, with no significant differences detected in modelled mean concentrations. However, modelled variances were highest in the luteal phases of all women for BMP15 immediately following ovulation, regardless of age, suggesting a possible underlying cyclic pattern. These results suggest that serum BMP15 and GDF9 are not overtly affected by menstrual cycle dynamics but may be more stable in the follicular phase. Larger studies with more frequent sampling should establish if BMP15 and presumably GDF9 demonstrate clinically relevant cyclic variation. References: (1) Gilchrist RB et al., HRU 2008; 14:159-77. (2) Riepsamen AH et al., Endocrinol 2019; 160:2298-313.
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 | 0,000 | 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.
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 ».