Effects of Fasting on Physiologically Pulsatile Insulin Release in Healthy Humans
Notice bibliographique
Résumé
Insulin is released as secretory bursts superimposed on basal release. The overall contribution of secretory bursts was recently quantified as at least 75%, and the main regulation of insulin secretion is through perturbation of the amount of insulin released and the frequency of these secretory bursts. The mode of delivery of insulin into the circulation seems important for insulin action, and therefore physiological conditions that alter the pattern of insulin release may affect insulin action through this mechanism. To assess the mechanisms by which fasting changes the amount of insulin released and the frequency, amplitude, and overall contribution of pulsatile insulin secretion, we used a validated deconvolution model to examine pulsatile insulin secretion during 10 and 58 h of fasting in seven healthy subjects. The subjects were studied for 75 min before (0-75 min) and 75 min during (115-190 min) a glucose infusion (2.5 mg.kg(-1).min(-1)). We found that the pulsatile insulin release pattern was preserved and that, at fasting, overall insulin release is adjusted to needs by a reduced amount of insulin released (10.1 +/- 1.7 vs. 16.0 +/- 3.2 pmol/l/pulse, P < 0.05) but similar frequency (6.3 +/- 0.4 vs. 6.1 +/- 0.4 min/pulse) of the insulin secretory bursts. In both states, glucose infusion caused an increase (P < 0.05) in amount (100-200%) and frequency (approximately 20%). The impact of increased glucose concentration on pulse frequency seems distinct for in vivo versus in vitro pulsatile insulin secretion and may indicate the presence of a glucose-sensitive pacemaker, which initiates the coordinated secretory bursts. Increased insulin/C-peptide ratio at long-term fasting (6.0 vs. 9.1%, P < 0.01) indicates that the changes in insulin release patterns may be accompanied by changes in hepatic insulin extraction.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».