Regulation of glucagon secretion by zinc: lessons from the β cell‐specific Znt8 knockout mouse model
Notice bibliographique
Résumé
In type-2 diabetes, hyperglucagonaemia aggravates elevated blood glucose levels. Relative to our knowledge of the β-cell and insulin secretion, there remains a limited understanding of glucagon secretion in α-cells. Regulation of glucagon may be dependent on a combination of factors, which include direct glucose sensing by the α-cell, innervations from the autonomic nervous system and potential 'paracrine' actions by hormones and factors that are released by adjacent endocrine cells within the islets. The list of potential 'paracrine' regulators within the islet includes insulin, somatostatin, γ-aminobutyric acid, glutamate and zinc. Zinc crystallises with insulin in β-cells and is co-secreted with insulin. In the scientific literature, the effect of exogeneous zinc on glucagon secretion has been debated. Here, we confirm that an increase in exogeneous zinc does inhibit glucagon secretion. To determine if there are physiological effects of zinc on glucagon secretion we used a β-cell-specific ZnT8 knockout (Znt8BKO) mouse model. Znt8BKO mice, despite showing lower granular zinc content in β-cells, showed no changes in fasted plasma glucagon levels and glucose regulated glucagon secretion. These findings suggest that zinc secreted from β-cell does not regulate glucagon secretion.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».