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.
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) | 0,000 | 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 ».