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Enregistrement W1634349104 · doi:10.1113/jphysiol.2012.234914

Regulation of glucose kinetics during exercise by the glucagon‐like peptide‐1 receptor

2012· article· en· W1634349104 sur OpenAlexaff
Melissa A. Burmeister, D. P. Bracy, Freyja D. James, Rochelle M. Holt, Julio E. Ayala, Emily King, David H. Wasserman, Daniel J. Drucker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesVanderbilt University
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyGlucagonGlucagon-like peptide-1InsulinType 2 diabetesReceptorGlucose uptakeBiologyChemistryDiabetes mellitusMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points Glucagon‐like peptide‐1 (Glp1) regulates hepatic glucose production (HGP) and muscle glucose uptake (MGU) via its ability to stimulate insulin secretion. Using exercise as a means to stimulate glucose flux independently of insulin secretion, we observed that Glp1 receptor (Glp1r) knockout (Glp1r−/−) mice become hyperglycaemic but display normal rates of MGU. Since euglycaemia during exercise is typically maintained by matching rates of HGP to rates of MGU, we hypothesize that exercise‐induced hyperglycaemia in Glp1r−/− mice is due to excessive HGP. Using innovative catheterization and isotope dilution techniques, we demonstrate that hyperglycaemia in exercising Glp1r−/− mice is associated with excessive HGP and glucagon secretion. These results suggest an essential and novel role for basal Glp1r signalling in the suppression of alpha cell secretion during exercise. Abstract In response to oral glucose, glucagon‐like peptide‐1 receptor (Glp1r) knockout (Glp1r−/−) mice become hyperglycaemic due to impaired insulin secretion. Exercise also induces hyperglycaemia in Glp1r−/− mice. In contrast to oral glucose, exercise decreases insulin secretion. This implies that exercise‐induced hyperglycaemia in Glp1r−/− mice results from the loss of a non‐insulinotropic effect mediated by the Glp1r. Muscle glucose uptake (MGU) is normal in exercising Glp1r−/− mice. Thus, we hypothesize that exercise‐induced hyperglycaemia in Glp1r−/− mice is due to excessive hepatic glucose production (HGP). Wild‐type (Glp1r+/+) and Glp1r−/− mice implanted with venous and arterial catheters underwent treadmill exercise or remained sedentary for 30 min. [3‐3H]glucose was used to estimate rates of glucose appearance (Ra), an index of HGP, and disappearance (Rd). 2[14C]deoxyglucose was used to assess MGU. Glp1r−/− mice displayed exercise‐induced hyperglycaemia due to an excessive increase in Ra but normal Rd and MGU. Exercise‐induced glucagon levels were ∼2‐fold higher in Glp1r−/− mice, resulting in a ∼2‐fold higher glucagon:insulin ratio. Since inhibition of the central Glp1r stimulates HGP, we tested whether intracerebroventricular (ICV) infusion of the Glp1r antagonist exendin(9–39) (Ex9) in Glp1r+/+ mice would result in exercise‐induced hyperglycaemia. ICV Ex9 did not enhance glucose levels or HGP during exercise, suggesting that glucoregulatory effects of Glp1 during exercise are mediated via the pancreatic Glp1r. In conclusion, functional disruption of the Glp1r results in exercise‐induced hyperglycaemia associated with an excessive increase in glucagon secretion and HGP. These results suggest an essential role for basal Glp1r signalling in the suppression of alpha cell secretion during exercise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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