Effects of high-fat diet feeding on Znt8-null mice: differences between β-cell and global knockout of Znt8
Notice bibliographique
Résumé
Genomewide association studies have linked a polymorphism in the zinc transporter 8 (Znt8) gene to higher risk of developing type 2 diabetes. Znt8 is highly expressed in pancreatic β-cells where it is involved in the regulation of zinc transport into granules. However, Znt8 is also expressed in other tissues including α-cells, where its function is as yet unknown. Previous work demonstrated that mice lacking Znt8 globally were more susceptible to diet-induced obesity (Lemaire et al., Proc Natl Acad Sci USA 106: 14872-14877, 2009; Nicolson et al., Diabetes 58: 2070-2083, 2009). Therefore, the main goal of this study was to examine the physiological impact of β-cell-specific Znt8 deficiency in mice during high-fat high-calorie (HFHC) diet feeding. For these studies, we used β-cell-specific Znt8 knockout (Ins2Cre:Znt8loxP/loxP) and whole body Znt8 knockout (Cre-:Znt8(-/-)) mice placed on a HFHC diet for 16 wk. Ins2Cre:Znt8loxP/loxP mice on HFHC diet had similar body weights throughout the study but displayed impaired insulin biosynthesis and secretion and were glucose intolerant compared with littermate control Ins2Cre mice. In contrast, Cre-:Znt8(-/-) mice became remarkably obese, hyperglycemic, hyperinsulinemic, insulin resistant, and glucose intolerant compared with littermate control Cre- mice. These data show that β-cell Znt8 alone does not considerably aggravate weight gain and glucose intolerance during metabolic stress imposed by an HFHC diet. However, global loss of Znt8 is involved in exacerbating diet-induced obesity and resulting insulin resistance, and this may be due to the loss of Znt8 activity in a tissue other than the β-cell. Thus, our data suggest that Znt8 contributes to the risk of developing type 2 diabetes through β-cell- and non-β-cell-specific effects.
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) | 0,001 | 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 ».