GLP-1 Receptor Expression Within the Human Heart
Notice bibliographique
Résumé
Glucagonlike peptide-1 receptor (GLP-1R) agonists, which are used to treat type 2 diabetes and obesity, reduce the rates of myocardial infarction and cardiovascular death. GLP-1R has been localized to the human sinoatrial node; however, its expression in ventricular tissue remains uncertain. Here we studied GLP-1R expression in the human heart using GLP-1R-directed antisera, quantitative polymerase chain reaction (PCR), reverse transcription PCR to detect full-length messenger RNA (mRNA) transcripts, and in situ hybridization (ISH). GLP1R mRNA transcripts, encompassing the entire open reading frame, were detected in all four cardiac chambers from 15 hearts at levels approximating those detected in human pancreas. In contrast, cardiac GLP2R expression was relatively lower, and cardiac GCGR expression was sporadic and not detected in the left ventricle. GLP1R mRNA transcripts were not detected in RNA from human cardiac fibroblasts, coronary artery endothelial, or vascular smooth muscle cells. Human Brunner glands and pancreatic islets exhibited GLP-1R immunopositivity and abundant expression of GLP1R mRNA transcripts by ISH. GLP1R transcripts were also detected by ISH in human cardiac sinoatrial node tissue. However, definitive cellular localization of GLP1R mRNA transcripts or immunoreactive GLP-1R protein within human cardiomyocytes or cardiac blood vessels remained elusive. Moreover, validated GLP-1R antisera lacked sufficient sensitivity to detect expression of the endogenous islet or cardiac GLP-1R by Western blotting. Hence, although human cardiac ventricles express the GLP1R, the identity of one or more ventricular cell type(s) that express a translated GLP1R protein requires further clarification with highly sensitive methods of detection.
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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 ».