Glucagon-Like Peptide-2 Directly Regulates Hypothalamic Neurons Expressing Neuropeptides Linked to Appetite Control in Vivo and in Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-2 (GLP-2), a proglucagon-derived peptide, has been postulated to affect appetite at the level of the hypothalamus. To gain better insight into this process, a degradation-resistant GLP-2 analog, human (Gly(2))GLP-2(1-33) [h(Gly(2))GLP-2] was intracerebroventricularly injected into mice to examine its action on food and water intake and also activation of hypothalamic anorexigenic α-melanocyte-stimulating hormone/proopiomelanocortin, neurotensin, and orexigenic neuropeptide Y, and ghrelin neurons. Central h(Gly(2))GLP-2 administration significantly suppressed food and water intake with acute weight loss at 2 h. Further, central h(Gly(2))GLP-2 robustly induced c-Fos activation in the hypothalamic arcuate, dorsomedial, ventromedial, paraventricular, and the lateral hypothalamic nuclei. We found differential colocalization of neuropeptides with c-Fos in specific regions of the hypothalamus. To assess whether hypothalamic neuropeptides are directly regulated by GLP-2 in vitro, we used an adult-derived clonal, immortalized hypothalamic cell line, mHypoA-2/30, that endogenously expresses functional GLP-2 receptors (GLP-2R) and two of the feeding-related neuropeptides linked to GLP-2R activation in vivo: neurotensin and ghrelin. Treatment with h(Gly(2))GLP-2 stimulated c-Fos expression and phosphorylation of cAMP response element-binding protein/activating transcription factor-1. In addition, treatment with h(Gly(2))GLP-2 significantly increased neurotensin and ghrelin mRNA transcript levels by 50 and 95%, respectively, at 24 h after treatment in protein kinase A-dependent manner. Taken together, these findings implicate the protein kinase A pathway as the means by which GLP-2 can up-regulate hypothalamic neuropeptide mRNA levels and provide evidence for a link between central GLP-2R activation and specific hypothalamic neuropeptides involved in appetite regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».