Hormone-regulated dynamics of mRNA distribution on ribosomes in Sertoli cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effects of hormone stimulation on the cell translational profile remain poorly understood. Here, using polysome profiling combined to RNA sequencing, we analyzed the translational response to follicle-stimulating hormone (FSH) of primary rat Sertoli cells, that exhibit an active anabolic activity regulated by reproductive hormones in the male gonad. We first established that mRNA distribution to polysomes follows a bimodal pattern, with 15% of mRNAs enriched in polysomes and exhibiting high expression. Critically, this basal polysomal enrichment had a major impact on FSH-induced mRNA recruitment to the polysomes, since FSH stimulation promoted the release of polysome-enriched mRNAs, while mRNAs that were the least associated to polysomes were preferentially recruited to polysomes upon stimulation. The FSH signal did not alter the core biological functions of Sertoli cells, but shifted the proteins involved in these functions, suggesting a molecular rewiring of the FSH-induced gene expression. These findings underscore how ribosomal reallocation dynamically adapts the cellular translatome to microenvironmental changes, enabling cells to fine-tune protein production in response to external stimuli. GRAPHICAL ABSTRACT Bullet points • In Sertoli cells, most mRNAs distribute similarly between monosomes and polysomes, but a sub-population is specifically enriched in polysomes • Basal polysomal enrichment level has a major impact on FSH-induced mRNA recruitment or release from the polysomes • The FSH signal induced a global rewiring of the proteins involved in Sertoli cell basal activity • FSH-induced reassignment of ribosomes to specific mRNAs has to comply with a tightly maintained mRNA distribution landscape
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».