Prolactin Receptor Is Required for Normal Glucose Homeostasis and Modulation of β-Cell Mass during Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Increased islet mass is an adaptive mechanism that occurs to combat insulin resistance during pregnancy. Prolactin (PRL) can enhance beta-cell proliferation and insulin secretion in vitro, yet whether it is PRL or other pregnancy-related factors that mediate these adaptive changes during pregnancy is unknown. The objective of this study was to determine whether prolactin receptor (Prlr) is required for normal maternal glucose homeostasis during pregnancy. An ip glucose tolerance test was performed on timed-pregnant Prlr(+/+) and heterozygous null Prlr(+/-) mice on d 0, 15, and 18 of pregnancy. Compared with Prlr(+/+) mice, Prlr(+/-) mice had impaired glucose clearance, decreased glucose-stimulated insulin release, higher nonfasted blood glucose, and lower insulin levels during but not before pregnancy. There was no difference in their insulin tolerance. Prlr(+/+) mice show a significant incremental increase in islet density and beta-cell number and mass throughout pregnancy, which was attenuated in the Prlr(+/-) mice. Prlr(+/+) mice also had a more robust beta-cell proliferation rate during pregnancy, whereas there was no difference in apoptosis rate between the Prlr(+/+) and Prlr(+/-) mice before, during, or after pregnancy. Interestingly, genotype of the mothers had a significant impact on the offspring's phenotype, such that daughters derived from Prlr(+/-) mothers had a more severe phenotype than those derived from Prlr(+/+) mothers. In conclusion, this is the first in vivo demonstration that the action of pregnancy hormones, acting through Prlr, is required for normal maternal glucose tolerance during pregnancy by increasing beta-cell mass.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».