Mass spectrometry-based microassay of<sup>2</sup>H and<sup>13</sup>C plasma glucose labeling to quantify liver metabolic fluxes in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Mouse models designed to examine hepatic metabolism are critical to diabetes and obesity research. Thus, a microscale method to quantitatively assess hepatic glucose and intermediary metabolism in conscious, unrestrained mice was developed. [(13)C3]propionate, [(2)H2]water, and [6,6-(2)H2]glucose isotopes were delivered intravenously in short- (9 h) and long-term-fasted (19 h) C57BL/6J mice. GC-MS and mass isotopomer distribution (MID) analysis were performed on three 40-μl arterial plasma glucose samples obtained during the euglycemic isotopic steady state. Model-based regression of hepatic glucose and citric acid cycle (CAC)-related fluxes was performed using a comprehensive isotopomer model to track carbon and hydrogen atom transitions through the network and thereby simulate the MIDs of measured fragment ions. Glucose-6-phosphate production from glycogen diminished, and endogenous glucose production was exclusively gluconeogenic with prolonged fasting. Gluconeogenic flux from phosphoenolpyruvate (PEP) remained stable, whereas that from glycerol modestly increased from short- to long-term fasting. CAC flux [i.e., citrate synthase (VCS)] was reduced with long-term fasting. Interestingly, anaplerosis and cataplerosis increased with fast duration; accordingly, pyruvate carboxylation and the conversion of oxaloacetate to PEP were severalfold higher than VCS in long-term fasted mice. This method utilizes state-of-the-art in vivo methodology and comprehensive isotopomer modeling to quantify hepatic glucose and intermediary fluxes during physiological stress in mice. The small plasma requirements permit serial sampling without stress and the affirmation of steady-state glucose kinetics. Furthermore, the approach can accommodate a broad range of modeling assumptions, isotope tracers, and measurement inputs without the need to introduce ad hoc mathematical approximations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».