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Enregistrement W2952872214 · doi:10.1113/jp277884

A mouse model of gestational glucose intolerance through exposure to a low protein diet during fetal and neonatal development

2019· article· en· W2952872214 sur OpenAlexafffund
Sandra Szlapinski, Renee King, Gabrielle Retta, Erica Yeo, Brenda Strutt, David J. Hill

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesLawson Foundation
Mots-clésFetusMedicineEndocrinologyGestationGestational agePhysiologyInternal medicinePregnancyObstetricsBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Pancreatic β-cell dysfunction is hypothesized to be the significant determinant of gestational diabetes pathogenesis, however pancreatic samples from patients are scarce. This study reports a novel mouse model of gestational glucose intolerance in pregnancy, originating from previous nutrition restriction in utero, in which glucose intolerance was restricted to late gestation as is seen in human gestational diabetes. Glucose intolerance was attributed to reduced β-cell proliferation, leading to impaired gestational β-cell mass expansion in maternal endocrine pancreas, in addition to reduced glucose-stimulated insulin secretion. This model reproduces some of the features of gestational diabetes and is suitable for testing safe therapeutic interventions that increase β-cell mass during pregnancy and prevent or reverse gestational glucose intolerance. ABSTRACT: Gestational diabetes mellitus (GDM) is an increasingly prevalent form of diabetes that appears during pregnancy. Pathological studies link a failure to adaptively increase maternal pancreatic β-cell mass (BCM) in pregnancy to GDM. Due to the scarcity of pancreatic samples from GDM patients, we sought to develop a novel mouse model for impaired gestational glucose tolerance. Mature female C57Bl/6 mouse offspring (F1) born to dams fed either a control (C) or low-protein (LP) diet during gestation and lactation were randomly allocated into two subsequent study groups: pregnant (CP, LPP) or non-pregnant (CNP, LPNP). Glucose tolerance tests were performed at gestational day (GD) 9, 12 and 18. Subsequently, pancreata were removed for fluorescence immunohistochemistry to assess α-cell mass (ACM), BCM and β-cell proliferation. An additional group of animals was used to measure insulin secretion from isolated islets at GD18. LPP females displayed glucose intolerance compared to CP females at GD18 (P < 0.001). BCM increased threefold at GD18 in CP females. However, LPP females had reduced BCM expansion (P < 0.01) concurrent with reduced β-cell proliferation at GD12 (P < 0.05). LPP females also had reduced ACM expansion at GD18 (P < 0.01). LPP islets had impaired glucose-stimulated insulin secretion in vitro compared to CP islets (P < 0.01). Therefore, impaired glucose tolerance during pregnancy is associated with a failure to adequately adapt BCM, as a result of reduced β-cell proliferation, in addition to lower glucose-stimulated insulin secretion. This model could be used to evaluate novel interventions during pregnancy to increase BCM or function as a strategy to prevent/reverse GDM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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