Glucose Down-regulates the Expression of the Peroxisome Proliferator-activated Receptor-α Gene in the Pancreatic β-Cell
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the action of glucose on fatty acid metabolism in the beta-cell and the link between chronically elevated glucose or fatty acids and beta-cell decompensation in adipogenic diabetes, we investigated whether glucose regulates peroxisomal proliferator-activated receptor (PPAR) gene expression in the beta-cell. Islets or INS(832/13) beta-cells exposed to high glucose show a 60-80% reduction in PPARalpha mRNA expression. Oleate, either in the absence or presence of glucose, has no effect. The action of glucose is dose-dependent in the 6-20 mm range and maximal after 6 h. Glucose also causes quantitatively similar reductions in PPARalpha protein and DNA binding activity of this transcription factor. The effect of glucose is blocked by the glucokinase inhibitor mannoheptulose, is partially mimicked by 2-deoxyglucose, and is not blocked by the 3-O-methyl or the 6-deoxy analogues of the sugar that are not phosphorylated. Chronic elevated glucose reduces the expression levels of the PPAR target genes, uncoupling protein 2 and acyl-CoA oxidase, which are involved in fat oxidation and lipid detoxification. A 3-day exposure of INS-1 cells to elevated glucose results in a permanent rise in malonyl-CoA, the inhibition of fat oxidation, and the promotion of fatty acid esterification processes and causes elevated insulin secretion at low glucose. The results suggest that a reduction in PPARalpha gene expression together with a rise in malonyl-CoA plays a role in the coordinated adaptation of beta-cell glucose and lipid metabolism to hyperglycemia and may be implicated in the mechanism of beta-cell "glucolipotoxicity."
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».