Munc13-1 Deficiency Reduces Insulin Secretion and Causes Abnormal Glucose Tolerance
Notice bibliographique
Résumé
Munc13-1 is a diacylglycerol (DAG) receptor that is essential for synaptic vesicle priming. We recently showed that Munc13-1 is expressed in rodent and human islet beta-cells and that its levels are reduced in islets of type 2 diabetic humans and rat models, suggesting that Munc13-1 deficiency contributes to the abnormal insulin secretion in diabetes. To unequivocally demonstrate the role of Munc13-1 in insulin secretion, we studied heterozygous Munc13-1 knockout mice (+/-), which exhibited elevated glucose levels during intraperitoneal glucose tolerance tests with corresponding lower serum insulin levels. Munc13-1(+/-) mice exhibited normal insulin tolerance, indicating that a primary islet beta-cell secretory defect is the major cause of their hyperglycemia. Consistently, glucose-stimulated insulin secretion was reduced 50% in isolated Munc13-1(+/-) islets and was only partially rescued by phorbol ester potentiation. The corresponding alterations were minor in mice expressing one allele of a Munc13-1 mutant variant, which does not bind DAG (H567K/+). Capacitance measurements of Munc13-1(+/-) and Munc13-1(H567k/+) islet beta-cells revealed defects in granule priming, including the initial size and refilling of the releasable pools, which become accentuated by phorbol ester potentiation. We conclude that Munc13-1 plays an important role in glucose-stimulated insulin secretion and that Munc13-1 deficiency in the pancreatic islets as occurs in diabetes can reduce insulin secretion sufficient to cause abnormal glucose homeostasis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».