GLP-1(28–36) improves β-cell mass and glucose disposal in streptozotocin-induced diabetic mice and activates cAMP/PKA/β-catenin signaling in β-cells in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have demonstrated that the COOH-terminal fragment of the incretin hormone glucagon-like peptide-1 (GLP-1), a nonapeptide GLP-1(28-36)amide, attenuates diabetes and hepatic steatosis in diet-induced obese mice. However, the effect of this nonapeptide in pancreatic β-cells remains largely unknown. Here, we show that in a streptozotocin-induced mouse diabetes model, GLP-1(28-36)amide improved glucose disposal and increased pancreatic β-cell mass and β-cell proliferation. An in vitro investigation revealed that GLP-1(28-36)amide stimulates β-catenin (β-cat) Ser(675) phosphorylation in both the clonal INS-1 cell line and rat primary pancreatic islet cells. In INS-1 cells, the stimulation was accompanied by increased nuclear β-cat content. GLP-1(28-36)amide was also shown to increase cellular cAMP levels, PKA enzymatic activity, and cAMP response element-binding protein (CREB) and cyclic AMP-dependent transcription factor-1 (ATF-1) phosphorylation. Furthermore, GLP-1(28-36)amide treatment enhanced islet insulin secretion and increased the growth of INS-1 cells, which was associated with increased cyclin D1 expression. Finally, PKA inhibition attenuated the effect of GLP-1(28-36)amide on β-cat Ser(675) phosphorylation and cyclin D1 expression in the INS-1 cell line. We have thus revealed the beneficial effect of GLP-1(28-36)amide in pancreatic β-cells in vitro and in vivo. Our observations suggest that GLP-1(28-36)amide may exert its effect through the PKA/β-catenin signaling pathway.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».