β-Cell Uncoupling Protein 2 Regulates Reactive Oxygen Species Production, Which Influences Both Insulin and Glucagon Secretion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The role of uncoupling protein 2 (UCP2) in pancreatic β-cells is highly debated, partly because of the broad tissue distribution of UCP2 and thus limitations of whole-body UCP2 knockout mouse models. To investigate the function of UCP2 in the β-cell, β-cell-specific UCP2 knockout mice (UCP2BKO) were generated and characterized. RESEARCH DESIGN AND METHODS: UCP2BKO mice were generated by crossing loxUCP2 mice with mice expressing rat insulin promoter-driven Cre recombinase. Several in vitro and in vivo parameters were measured, including respiration rate, mitochondrial membrane potential, islet ATP content, reactive oxygen species (ROS) levels, glucose-stimulated insulin secretion (GSIS), glucagon secretion, glucose and insulin tolerance, and plasma hormone levels. RESULTS: UCP2BKO β-cells displayed mildly increased glucose-induced mitochondrial membrane hyperpolarization but unchanged rates of uncoupled respiration and islet ATP content. UCP2BKO islets had elevated intracellular ROS levels that associated with enhanced GSIS. Surprisingly, UCP2BKO mice were glucose-intolerant, showing greater α-cell area, higher islet glucagon content, and aberrant ROS-dependent glucagon secretion under high glucose conditions. CONCLUSIONS: Using a novel β-cell-specific UCP2KO mouse model, we have shed light on UCP2 function in primary β-cells. UCP2 does not behave as a classical metabolic uncoupler in the β-cell, but has a more prominent role in the regulation of intracellular ROS levels that contribute to GSIS amplification. In addition, β-cell UCP2 contributes to the regulation of intraislet ROS signals that mediate changes in α-cell morphology and glucagon secretion.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».