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Enregistrement W2592635641 · doi:10.1074/jbc.m116.763060

Metabolic fate of glucose and candidate signaling and excess-fuel detoxification pathways in pancreatic β-cells

2017· article· en· W2592635641 sur OpenAlexafffund
Yves Mugabo, Shangang Zhao, Julien Lamontagne, Anfal Al‐Mass, Marie‐Line Peyot, Barbara E. Corkey, Érik Joly, S.R. Murthy Madiraju, Marc Prentki

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalDiabète Québec
Mots-clésDetoxification (alternative medicine)Metabolic pathwaySignal transductionCell biologyChemistryBiologyBiochemistryMetabolismMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucose metabolism promotes insulin secretion in β-cells via metabolic coupling factors that are incompletely defined. Moreover, chronically elevated glucose causes β-cell dysfunction, but little is known about how cells handle excess fuels to avoid toxicity. Here we sought to determine which among the candidate pathways and coupling factors best correlates with glucose-stimulated insulin secretion (GSIS), define the fate of glucose in the β-cell, and identify pathways possibly involved in excess-fuel detoxification. We exposed isolated rat islets for 1 h to increasing glucose concentrations and measured various pathways and metabolites. Glucose oxidation, oxygen consumption, and ATP production correlated well with GSIS and saturated at 16 mm glucose. However, glucose utilization, glycerol release, triglyceride and glycogen contents, free fatty acid (FFA) content and release, and cholesterol and cholesterol esters increased linearly up to 25 mm glucose. Besides being oxidized, glucose was mainly metabolized via glycerol production and release and lipid synthesis (particularly FFA, triglycerides, and cholesterol), whereas glycogen production was comparatively low. Using targeted metabolomics in INS-1(832/13) cells, we found that several metabolites correlated well with GSIS, in particular some Krebs cycle intermediates, malonyl-CoA, and lower ADP levels. Glucose dose-dependently increased the dihydroxyacetone phosphate/glycerol 3-phosphate ratio in INS-1(832/13) cells, indicating a more oxidized state of NAD in the cytosol upon glucose stimulation. Overall, the data support a role for accelerated oxidative mitochondrial metabolism, anaplerosis, and malonyl-CoA/lipid signaling in β-cell metabolic signaling and suggest that a decrease in ADP levels is important in GSIS. The results also suggest that excess-fuel detoxification pathways in β-cells possibly comprise glycerol and FFA formation and release extracellularly and the diversion of glucose carbons to triglycerides and cholesterol esters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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