Regulation of liver glucokinase activity in rats with fructose-induced insulin resistance and impaired glucose and lipid metabolism
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the relative role of different regulatory mechanisms, particularly 6-phosphofructo-2-kinase/fructose-2,6-biphosphatase (PFK2/FBPase-2), in liver glucokinase (GK) activity in intact animals with fructose-induced insulin resistance and impaired glucose and lipid metabolism. We measured blood glucose, triglyceride and insulin concentration, glucose tolerance, liver triglyceride content, GK activity, and GK and PFK2 protein and gene expression in fructose-rich diet (FRD) and control rats. After 3 weeks, FRD rats had significantly higher blood glucose, insulin and triglyceride levels, and liver triglyceride content, insulin resistance, and impaired glucose tolerance. FRD rats also had significantly higher GK activity in the cytosolic fraction (18.3 +/- 0.35 vs. 11.27 +/- 0.34 mU/mg protein). Differences in GK protein concentration (116% and 100%) were not significant, suggesting a potentially impaired GK translocation in FRD rats. Although GK transcription level was similar, PFK2 gene expression and protein concentration were 4- and 5-fold higher in the cytosolic fraction of FRD animals. PFK2 immunological blockage significantly decreased GK activity in control and FRD rats; in the latter, this blockage decreased GK activity to control levels. Results suggest that increased liver GK activity might participate in the adaptative response to fructose overload to maintain glucose/triglyceride homeostasis in intact animals. Under these conditions, PFK2 increase would be the main enhancer of GK activity.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».