ATP-sensitive potassium channels participate in glucose uptake in skeletal muscle and adipose tissue
Notice bibliographique
Résumé
ATP-sensitive potassium (K(ATP)) channels are known to be critical in the control of both insulin and glucagon secretion, the major hormones in the maintenance of glucose homeostasis. The involvement of K(ATP) channels in glucose uptake in the target tissues of insulin, however, is not known. We show here that Kir6.2(-/-) mice lacking Kir6.2, the pore-forming subunit of these channels, have no K(ATP) channel activity in their skeletal muscles. A 2-deoxy-[(3)H]glucose uptake experiment in vivo showed that the basal and insulin-stimulated glucose uptake in skeletal muscles and adipose tissues of Kir6.2(-/-) mice is enhanced compared with that in wild-type (WT) mice. In addition, in vitro measurement of glucose uptake indicates that disruption of the channel increases the basal glucose uptake in Kir6.2(-/-) extensor digitorum longus and the insulin-stimulated glucose uptake in Kir6.2(-/-) soleus muscle. In contrast, glucose uptake in adipose tissue, measured in vitro, was similar in Kir6.2(-/-) and WT mice, suggesting that the increase in glucose uptake in Kir6.2(-/-) adipocytes is mediated by altered extracellular hormonal or neuronal signals altered by disruption of the K(ATP) channels.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».