Endotoxin Mediated-iNOS Induction Causes Insulin Resistance via ONOO− Induced Tyrosine Nitration of IRS-1 in Skeletal Muscle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is believed that the endotoxin lipopolysaccharide (LPS) is implicated in the metabolic perturbations associated with both sepsis and obesity (metabolic endotoxemia). Here we examined the role of inducible nitric oxide synthase (iNOS) in skeletal muscle insulin resistance using LPS challenge in rats and mice as in vivo models of endotoxemia. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Pharmacological (aminoguanidine) and genetic strategies (iNOS⁻/⁻ mice) were used to counter iNOS induction in vivo. In vitro studies using peroxynitrite (ONOO⁻) or inhibitors of the iNOS pathway, 1400 W and EGCG were conducted in L6 myocytes to determine the mechanism by which iNOS mediates LPS-dependent insulin resistance. In vivo, both pharmacological and genetic invalidation of iNOS prevented LPS-induced muscle insulin resistance. Inhibition of iNOS also prevented insulin resistance in myocytes exposed to cytokine/LPS while exposure of myocytes to ONOO⁻ fully reproduced the inhibitory effect of cytokine/LPS on both insulin-stimulated glucose uptake and PI3K activity. Importantly, LPS treatment in vivo and iNOS induction and ONOO⁻ treatment in vitro promoted tyrosine nitration of IRS-1 and reduced insulin-dependent tyrosine phosphorylation. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our work demonstrates that iNOS-mediated tyrosine nitration of IRS-1 is a key mechanism of skeletal muscle insulin resistance in endotoxemia, and presents nitrosative modification of insulin signaling proteins as a novel therapeutic target for combating muscle insulin resistance in inflammatory settings.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».