PGC-1 coactivators in β-cells regulate lipid metabolism and are essential for insulin secretion coupled to fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Peroxisome proliferator-activated receptor γ coactivator 1 (PPARGCA1, PGC-1) transcriptional coactivators control gene programs important for nutrient metabolism. Islets of type 2 diabetic subjects have reduced PGC-1α expression and this is associated with decreased insulin secretion, yet little is known about why this occurs or what role it plays in the development of diabetes. Our goal was to delineate the role and importance of PGC-1 proteins to β-cell function and energy homeostasis. METHODS: We investigated how nutrient signals regulate coactivator expression in islets and the metabolic consequences of reduced PGC-1α and PGC-1β in primary and cultured β-cells. Mice with inducible β-cell specific double knockout of Pgc-1α/Pgc-1β (βPgc-1 KO) were created to determine the physiological impact of reduced Pgc1 expression on glucose homeostasis. RESULTS: Pgc-1α and Pgc-1β expression was increased in primary mouse and human islets by acute glucose and palmitate exposure. Surprisingly, PGC-1 proteins were dispensable for the maintenance of mitochondrial mass, gene expression, and oxygen consumption in response to glucose in adult β-cells. However, islets and mice with an inducible, β-cell-specific PGC-1 knockout had decreased insulin secretion due in large part to loss of the potentiating effect of fatty acids. Consistent with an essential role for PGC-1 in lipid metabolism, β-cells with reduced PGC-1s accumulated acyl-glycerols and PGC-1s controlled expression of key enzymes in lipolysis and the glycerolipid/free fatty acid cycle. CONCLUSIONS: These data highlight the importance of PGC-1s in coupling β-cell lipid metabolism to promote efficient insulin secretion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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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 ».