Lack of accelerated ovarian aging in a follicle-stimulating hormone receptor haploinsufficiency model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Follicle-stimulation hormone (FSH) and FSH receptor (FSHR) signaling is essential for lifelong ovarian and endocrine functions in females. Previous studies have reported that Fshr haploinsufficiency in female mice led to accelerated ovarian aging, including anticipated progressive fertility decline, irregular estrus cycles, increased follicular atresia and premature ovarian failure at 7 to 9 months of age. Interestingly, these phenotypes resemble key characteristics of human menopause and thus Fshr haploinsufficiency was proposed as a promising research mouse model of menopause. However, the Fshr haploinsufficiency model had not been fully explored, especially at the molecular level. In this study, we characterized the ovarian and endocrine functions of a Fshr heterozygous knockout allele that was generated on the C57BL/6 genetic background as part of the Knockout Mouse Project (KOMP). Based on our analyses of these mice using a breeding assay, ovarian tissue histology and serum hormone quantifications ( i.e . FSH, AMH, INHA) analyses, the KOMP Fshr heterozygous knockout female mice do not show the anticipated phenotypes of ovarian aging in terms of fertility and endocrine function. We further confirmed that the expression of Fshr is unaltered in the ovaries of the KOMP Fshr heterozygous knockout animals compared to wild-type. Together, our data suggests that the KOMP Fshr heterozygous knockout strain does not recapitulate the previously reported ovarian aging phenotypes associated to another model of Fshr haploinsufficiency.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».