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Enregistrement W1971249330 · doi:10.4161/isl.19982

Elevation of transcription factor Islet-1 levels in vivo increases β-cell function but not β-cell mass

2012· article· en· W1971249330 sur OpenAlexaff
Jingxuan Liu, Erik R. Walp, Catherine Lee May

Notice bibliographique

RevueIslets · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensInstitute of Nutrition, Metabolism and Diabetes
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésIsletDownregulation and upregulationBiologyEndocrinologyTranscription factorInternal medicineGlucose homeostasisSecretionIn vivoCellGenetically modified mouseMicroarray analysis techniquesMicroarrayCell biologyEctopic expressionTransgeneGene expressionInsulinGeneInsulin resistanceMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decrease in the expression of Islet-1 (Isl-1), an islet transcription factor, has been reported in several physiological settings of reduced β-cell function. Here, we investigate whether an increased level of Isl-1 in islet cells can enhance β-cell function and/or mass. We demonstrate that transgenic mice with Isl-1 overexpression display improved glucose tolerance and enhanced insulin secretion without significant changes in β cell mass. From our microarray study, we identify approximately 135 differentially expressed genes in the islets of Isl-1 overexpressing mice that have been implicated to function in numerous biological processes including protein trafficking, metabolism and differentiation. Using real-time PCR we have confirmed upregulation of Caps2, Sec14l4, Slc2a10, P2rx7, Afamin, and Neurogenin 3 that may in part mediate the observed improved insulin secretion in Isl-1 overexpressing mice. These findings show for the first time that Isl-1 is a key factor in regulating adult β cell function in vivo, and suggest that Isl-1 elevation could be beneficial to improve glucose homeostasis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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