Elevated Glucagon-Like Peptide-1-(7–36)-Amide, but Not Glucose, Associated with Hyperinsulinemic Compensation for Fat Feeding
Notice bibliographique
Résumé
We previously developed a canine model of central obesity and insulin resistance by supplementing the normal chow diet with 2 g cooked bacon grease/kg body weight. Dogs fed this fatty diet maintained glucose tolerance with compensatory hyperinsulinemia. The signal(s) responsible for this up-regulation of plasma insulin is unknown. We hypothesized that meal-derived factors such as glucose, fatty acids, or incretin hormones may signal beta-cell compensation in the fat-fed dog. We fed the same fat-supplemented diet for 12 wk to six dogs and compared metabolic responses with seven control dogs fed a normal diet. Fasting and stimulated fatty acid and glucose-dependent insulinotropic peptide concentrations were not increased by fat feeding, whereas glucose was paradoxically decreased, ruling out those three factors as signals for compensatory hyperinsulinemia. Fasting plasma glucagon-like peptide-1 (GLP-1) concentration was 2.5-fold higher in the fat-fed animals, compared with controls, and 3.4-fold higher after a mixed meal. Additionally, expression of the GLP-1 receptor in whole pancreas was increased 2.3-fold in the fat-fed dogs. The increase in both circulating GLP-1 and its target receptor may have increased beta-cell responsiveness to lower glucose. Glucose is not the primary cause of hyperinsulinemia in the fat-fed dog. Corequisite meal-related signals may be permissive for development of hyperinsulinemia.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».