Insulin induces steroidogenesis in canine luteal cells via PI3K-MEK-MAPK
Notice bibliographique
Résumé
Glucose uptake increases in canine luteal cells under insulin treatment. We hypothesize that insulin also increases luteal cell steroidogenesis. Dogs underwent elective ovariohysterectomy from days 10-60 post ovulation and their corpora lutea (CL) and blood samples were collected. Deep RNA sequencing determined differentially expressed genes in CL; those related to insulin signaling and steroidogenesis were validated in vivo by qPCR and their respective proteins by Western blotting and immunofluorescence. Next, luteal cell cultures were stimulated with insulin with or without inhibition of MAPK14, MAP2K1 and PI3K. Studied proteins except P450 aromatase showed the same expression pattern of coding genes in vivo. The expression of HSD3B and CYP19A1 was higher in insulin-treated cells (P < 0.005). Following respective pathway blockades, the culture medium had decreased concentrations of progesterone (P4) and 17b-estradiol (E2) (P < 0.01). Our results indicate that insulin increases HSD3B and CYP19A1 expression via MAPK and PI3K, and contributes to the regulation of P4 and E2 production in canine luteal cells.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».