Muscarinic Receptors Control Postprandial Release of Glucagon-Like Peptide-1: In Vivo and in Vitro Studies in Rats
Notice bibliographique
Résumé
Plasma levels of glucagon-like peptide-1 (GLP-1) rise rapidly after nutrient ingestion through an indirect mechanism triggered from the proximal intestine and involving the vagus nerve that stimulates the L cell in the distal gut. The role of muscarinic receptors in this pathway was thus investigated using the anesthetized rat and fetal rat intestinal cells (FRIC) in culture. GLP-1 secretion from the distal gut increased 5-fold after 3 ml corn oil were placed into the proximal duodenum (P < 0.001). Atropine (a nonspecific muscarinic receptor antagonist) completely inhibited fat-induced GLP-1 secretion in vivo (P < 0.01). Pirenzepine (an M1 muscarinic receptor antagonist) also inhibited fat-induced GLP-1 secretion in vivo, by 91 +/- 6% (P < 0.01). Gallamine (an M2 muscarinic receptor antagonist) and 4-diphenylacetoxy-N-methylpiperidine (an M3 muscarinic receptor antagonist) had no effect. Incubating FRIC cultures with bethanechol (a muscarinic receptor agonist) stimulated GLP-1 secretion to 200 +/- 22% of control (P < 0.01). Pirenzepine and gallamine significantly inhibited bethanechol-stimulated GLP-1 secretion, by 96 +/- 12% and 98 +/- 8%, respectively (P < 0.01). Unexpectedly, 4-diphenylacetoxy-N-methylpiperidine stimulated GLP-1 secretion by FRIC cells, to 324 +/- 52% of the control value (P < 0.01). Double immunofluorescent staining using GLP-1 and M1, M2, and M3 muscarinic receptor antibodies showed expression of the three subtypes of muscarinic receptors by the L cells in rat ileal sections and FRIC cultures. These results demonstrate the role of M1 muscarinic receptors expressed by L cells in the control of postprandial secretion of GLP-1. M2 muscarinic receptors also seem to play a role in controlling GLP-1 secretion by fetal, but not adult, L cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».