Glucose intolerance and decreased early insulin response in mice with severe hypertriglyceridemia
Notice bibliographique
Résumé
Hypertriglyceridemia (HTG) is one of the key features of dyslipidemia in type 2 diabetes, caused by the overproduction and/or decreased clearance of triglyceride (TG)-rich lipoproteins, and significantly promotes the development of cardiovascular diseases in diabetes. However, the effect of severe HTG on glucose metabolism has not previously been determined. Lipoprotein lipase (LPL) deficiency results in severe HTG in humans. By using LPL-deficient mice with severe HTG, we assessed the impact of severe HTG on insulin secretion and glucose tolerance in the present study. While young LPL-deficient mice (4 months of age) showed higher fasting blood glucose (7.42 +/- 0.84 versus 4.8 +/- 0.80 mmol/L, P < 0.01) and lower insulin concentrations (0.16 +/- 0.03 versus 0.48 +/- 0.14 ng/mL, P < 0.05), old mice (12 months of age) had higher insulin (1.70 +/- 0.35 versus 0.77 +/- 0.04 ng/mL, P < 0.05) but normal fasting blood glucose concentrations. Both young and old mice had elevated free fatty acid (FFA) concentrations and exhibited decreased early insulin response; however, only old mice showed impaired glucose tolerance, as compared with wild-type mice of a similar age. Morphological assessment showed enlarged islets in old LPL-deficient mice. These findings suggest that different tests for glucose homeostasis may be needed for patients with LPL deficiency and severe HTG, even though their glucose concentrations are normal at initial screening.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».