Glucose-Induced β-Cell Dysfunction In Vivo: Evidence for a Causal Role of C-jun N-terminal Kinase Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged elevation of glucose can adversely affect β-cell function. Oxidative stress, which has been implicated in glucose-induced β-cell dysfunction, can activate c-jun N-terminal kinase (JNK). However, whether JNK is causal in glucose-induced β-cell dysfunction in vivo is unclear. Therefore, we aimed at investigating the causal role of JNK activation in in vivo models of glucose-induced β-cell dysfunction. Glucose-induced β-cell dysfunction was investigated in the presence or absence of JNK inhibition. JNK inhibition was achieved using either (i) the JNK-specific inhibitor SP600125 or (ii) JNK-1-null mice. (i) Rats or mice were infused intravenously with saline or glucose with or without SP600125. (ii) JNK-1 null mice and their littermate wild-type controls were infused intravenously with saline or glucose. Following the glucose infusion periods in rats and mice, β-cell function was assessed in isolated islets or in vivo using hyperglycemic clamps. Forty-eight-hour hyperglycemia at ~20 mM in rats or 96-hour hyperglycemia at ~13 mM in mice impaired β-cell function in isolated islets and in vivo. Inhibition of JNK using either SP600125 or JNK-1-null mice prevented glucose-induced β-cell dysfunction in isolated islets and in vivo. Islets of JNK-1-null mice exposed to hyperglycemia in vivo showed an increase in Pdx-1 and insulin 2 mRNA, whereas islets of wild-type mice did not. Together, these data show that JNK pathway is involved in glucose-induced β-cell dysfunction in vivo and is thus a potential therapeutic target for type 2 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».