Role of Central Nervous System Glucagon-Like Peptide-1 Receptors in Enteric Glucose Sensing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ingested glucose is detected by specialized sensors in the enteric/hepatoportal vein, which send neural signals to the brain, which in turn regulates key peripheral tissues. Hence, impairment in the control of enteric-neural glucose sensing could contribute to disordered glucose homeostasis. The aim of this study was to determine the cells in the brain targeted by the activation of the enteric glucose-sensing system. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We selectively activated the axis in mice using a low-rate intragastric glucose infusion in wild-type and glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor knockout mice, neuropeptide Y-and proopiomelanocortin-green fluorescent protein-expressing mice, and high-fat diet diabetic mice. We quantified the whole-body glucose utilization rate and the pattern of c-Fos positive in the brain. RESULTS: Enteric glucose increased muscle glycogen synthesis by 30% and regulates c-Fos expression in the brainstem and the hypothalamus. Moreover, the synthesis of muscle glycogen was diminished after central infusion of the GLP-1 receptor (GLP-1Rc) antagonist Exendin 9-39 and abolished in GLP-1Rc knockout mice. Gut-glucose-sensitive c-Fos-positive cells of the arcuate nucleus colocalized with neuropeptide Y-positive neurons but not with proopiomelanocortin-positive neurons. Furthermore, high-fat feeding prevented the enteric activation of c-Fos expression. CONCLUSIONS: We conclude that the gut-glucose sensor modulates peripheral glucose metabolism through a nutrient-sensitive mechanism, which requires brain GLP-1Rc signaling and is impaired during diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».