GnRH pulse generator activity in mouse models of polycystic ovary syndrome
Notice bibliographique
Résumé
One in ten women in their reproductive age suffer from polycystic ovary syndrome (PCOS) that, alongside subfertility and hyperandrogenism, typically presents with increased luteinizing hormone (LH) pulsatility. As such, it is suspected that the arcuate kisspeptin (ARN KISS ) neurons that represent the GnRH pulse generator are dysfunctional in PCOS. We used here in vivo GCaMP fiber photometry and other approaches to examine the behavior of the GnRH pulse generator in two mouse models of PCOS. We began with the peripubertal androgen (PPA) mouse model of PCOS but found that it had a reduction in the frequency of ARN KISS neuron synchronization events (SEs) that drive LH pulses. Examining the prenatal androgen (PNA) model of PCOS, we observed highly variable patterns of pulse generator activity with no significant differences detected in ARN KISS neuron SEs, pulsatile LH secretion, or serum testosterone, estradiol, and progesterone concentrations. However, a machine learning approach identified that the ARN KISS neurons of acyclic PNA mice continued to exhibit cyclical patterns of activity similar to that of normal mice. The frequency of ARN KISS neuron SEs was significantly increased in algorithm-identified ‘diestrous stage’ PNA mice compared to controls. In addition, ARN KISS neurons exhibited reduced feedback suppression to progesterone in PNA mice and their gonadotrophs were also less sensitive to GnRH. These observations demonstrate the importance of understanding GnRH pulse generator activity in mouse models of PCOS. The existence of cyclical GnRH pulse generator activity in the acyclic PNA mouse indicates the presence of a complex phenotype with deficits at multiple levels of the hypothalamo-pituitary-gonadal axis.
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) | 0,001 | 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 ».