Offspring of Mice Exposed to a Low-Protein Diet in Utero Demonstrate Changes in mTOR Signaling in Pancreatic Islets of Langerhans, Associated with Altered Glucagon and Insulin Expression and a Lower β-Cell Mass
Notice bibliographique
Résumé
Low birth weight is a risk factor for gestational and type 2 diabetes (T2D). Since mammalian target of rapamycin (mTOR) controls pancreatic β-cell mass and hormone release, we hypothesized that nutritional insult in utero might permanently alter mTOR signaling. Mice were fed a low-protein (LP, 8%) or control (C, 20%) diet throughout pregnancy, and offspring examined until 130 days age. Mice receiving LP were born 12% smaller and β-cell mass was significantly reduced throughout life. Islet mTOR levels were lower in LP-exposed mice and localized predominantly to α-rather than β-cells. Incubation of isolated mouse islets with rapamycin significantly reduced cell proliferation while increasing apoptosis. mRNA levels for mTORC complex genes mTOR, Rictor and Raptor were elevated at 7 days in LP mice, as were the mTOR and Raptor proteins. Proglucagon gene expression was similarly increased, but not insulin or the immune/metabolic defense protein STING. In human and mouse pancreas STING was strongly associated with islet β-cells. Results support long-term changes in islet mTOR signaling in response to nutritional insult in utero, with altered expression of glucagon and insulin and a reduced β-cell mass. This may contribute to an increased risk of gestational or 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».