Effect of proinflammatory interleukins on jejunal nutrient transport
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We examined the effect of proinflammatory and anti-inflammatory interleukins on jejunal nutrient transport and expression of the sodium-glucose linked cotransporter (SGLT-1). METHODS: 3-O-methyl glucose and L-proline transport rates were examined in New Zealand White rabbit stripped, short circuited jejunal tissue. The effects of the proinflammatory cytokines interleukin (IL)-1alpha, IL-6, and IL-8, IL-1alpha plus the specific IL-1 antagonist, IL-1ra, and the anti-inflammatory cytokine IL-10 were investigated. In separate experiments, passive tissue permeability was assessed and brush border SGLT-1 expression was measured by western blot in tissues exposed to proinflammatory interleukins. RESULTS: The proinflammatory interleukins IL-6, IL-1alpha, and IL-8 significantly increased glucose absorption compared with control levels. This increase in glucose absorption was due to an increase in mucosal to serosal flux. IL-1alpha and IL-8 also significantly increased L-proline absorption due to an increase in absorptive flux. The anti-inflammatory IL-10 had no effect on glucose transport. The receptor antagonist IL-1ra blocked the ability of IL-1alpha to stimulate glucose transport. IL-8 had no effect on passive tissue permeability. SGLT-1 content did not differ in brush border membrane vesicles (BBMV) from control or interleukin treated tissue. CONCLUSIONS: These findings suggest that intestinal inflammation and release of inflammatory mediators such as interleukins increase nutrient absorption in the gut. The increase in glucose transport does not appear to be due to changes in BBMV SGLT-1 content.
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».