Heparanase Overexpression Induces Glucagon Resistance and Protects Animals From Chemically Induced Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Heparanase, a protein with enzymatic and nonenzymatic properties, contributes toward disease progression and prevention. In the current study, a fortuitous observation in transgenic mice globally overexpressing heparanase (hep-tg) was the discovery of improved glucose homeostasis. We examined the mechanisms that contribute toward this improved glucose metabolism. Heparanase overexpression was associated with enhanced glucose-stimulated insulin secretion and hyperglucagonemia, in addition to changes in islet composition and structure. Strikingly, the pancreatic islet transcriptome was greatly altered in hep-tg mice, with >2,000 genes differentially expressed versus control. The upregulated genes were enriched for diverse functions including cell death regulation, extracellular matrix component synthesis, and pancreatic hormone production. The downregulated genes were tightly linked to regulation of the cell cycle. In response to multiple low-dose streptozotocin (STZ), hep-tg animals developed less severe hyperglycemia compared with wild-type, an effect likely related to their β-cells being more functionally efficient. In animals given a single high dose of STZ causing severe and rapid development of hyperglycemia related to the catastrophic loss of insulin, hep-tg mice continued to have significantly lower blood glucose. In these mice, protective pathways were uncovered for managing hyperglycemia and include augmentation of fibroblast growth factor 21 and glucagon-like peptide 1. This study uncovers the opportunity to use properties of heparanase in management of diabetes.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 ».