Gαo Represses Insulin Secretion by Reducing Vesicular Docking in Pancreatic β-Cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Pertussis toxin uncoupling-based studies have shown that Gαi and Gαo can inhibit insulin secretion in pancreatic β-cells. Yet it is unclear whether Gαi and Gαo operate through identical mechanisms and how these G-protein-mediated signals inhibit insulin secretion in vivo. Our objective is to examine whether/how Gαo regulates islet development and insulin secretion in β-cells. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Immunoassays were used to analyze the Gαo expression in mouse pancreatic cells. Gαo was specifically inactivated in pancreatic progenitor cells by pancreatic cell-specific gene deletion. Hormone expression and insulin secretion in response to different stimuli were assayed in vivo and in vitro. Electron microscope and total internal reflection fluorescence-based assays were used to evaluate how Gαo regulates insulin vesicle docking and secretion in response to glucose stimulation. RESULTS: Islet cells differentiate properly in Gαo(-/-) mutant mice. Gαo inactivation significantly enhances insulin secretion both in vivo and in isolation. Gαo nullizygous β-cells contain an increased number of insulin granules docked on the cell plasma membrane, although the total number of vesicles per β-cell remains unchanged. CONCLUSIONS: Gαo is not required for endocrine islet cell differentiation, but it regulates the number of insulin vesicles docked on the β-cell membrane.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Molecular physiology of G-protein regulation of insulin secretion.
The study examines insulin secretion and pancreatic biology, not research practice.
Cell biology of G-protein regulation of insulin secretion, domain biomedical science.
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) | 0,000 | 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 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 ».