GLP-2 Dysregulates Hepatic Lipoprotein Metabolism, Inducing Fatty Liver and VLDL Overproduction in Male Hamsters and Mice
Notice bibliographique
Résumé
Fundamental complications of insulin resistance and type 2 diabetes include the development of nonalcoholic fatty liver disease and an atherogenic fasting dyslipidemic profile, primarily due to increases in hepatic very-low-density lipoprotein (VLDL) production. Recently, central glucagon-like peptide-2 receptor (GLP2R) signaling has been implicated in regulating hepatic insulin sensitivity; however, its role in hepatic lipid and lipoprotein metabolism is unknown. We investigated the role of glucagon-like peptide-2 (GLP-2) in regulating hepatic lipid and lipoprotein metabolism in Syrian golden hamsters, C57BL/6J mice, and Glp2r-/- mice consuming either a normal chow or high-fat diet (HFD). In the chow-fed hamsters, IP GLP-2 administration significantly increased fasting dyslipidemia, hepatic VLDL production, and the expression of key genes involved in hepatic de novo lipogenesis. In HFD-fed hamsters and chow-fed mice, GLP-2 administration exacerbated or induced hepatic lipid accumulation. HFD-fed Glp2r-/- mice displayed reduced glucose tolerance, VLDL secretion, and microsomal transfer protein lipid transfer activity, as well as exacerbated fatty liver. Thus, we conclude that GLP-2 plays a lipogenic role in the liver by increasing lipogenic gene expression and inducing hepatic steatosis, fasting dyslipidemia, and VLDL overproduction. In contrast, the lack of Glp2r appears to interfere with VLDL secretion, resulting in enhanced hepatic lipid accumulation. These studies have uncovered a role for GLP-2 in maintaining hepatic lipid and lipoprotein homeostasis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».