Neuronal PAS Domain Protein 4 Suppression of Oxygen Sensing Optimizes Metabolism during Excitation of Neuroendocrine Cells
Notice bibliographique
Résumé
Depolarization of neuroendocrine cells results in calcium influx, which induces vesicle exocytosis and alters gene expression. These processes, along with the restoration of resting membrane potential, are energy intensive. We hypothesized that cellular mechanisms exist to maximize energy production during excitation. Here, we demonstrate that NPAS4, an immediate early basic helix-loop-helix (bHLH)-PAS transcription factor, acts to maximize energy production by suppressing hypoxia-inducible factor 1α (HIF1α). As such, knockout of Npas4 from insulin-producing β cells results in reduced OXPHOS, loss of insulin secretion, β cell dedifferentiation, and type 2 diabetes. NPAS4 plays a similar role in the nutrient-sensing cells of the hypothalamus. Its knockout here results in increased food intake, reduced locomotor activity, and elevated peripheral glucose production. In conclusion, NPAS4 is critical for the coordination of metabolism during the stimulation of electrically excitable cells; its loss leads to the defects in cellular metabolism that underlie the cellular dysfunction that occurs in metabolic disease.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».