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Enregistrement W3011038351 · doi:10.1172/jci.insight.136907

Loss of Glp2r signaling activates hepatic stellate cells and exacerbates diet-induced steatohepatitis in mice

2020· article· en· W3011038351 sur OpenAlexafffund
Shai Fuchs, Bernardo Yusta, Laurie L. Baggio, Elodie M. Varin, Dianne Matthews, Daniel J. Drucker

Notice bibliographique

RevueJCI Insight · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenNovo NordiskPediatric Endocrine SocietyNovo Nordisk FondenDiabetes Canada
Mots-clésHepatic stellate cellDownregulation and upregulationSteatohepatitisInternal medicineEndocrinologyInflammationHepatic fibrosisFatty liverFibrosisBiologyMedicineDiseaseBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A glucagon-like peptide-2 (GLP-2) analog is used in individuals with intestinal failure who are at risk for liver disease, yet the hepatic actions of GLP-2 are not understood. Treatment of high-fat diet-fed (HFD-fed) mice with GLP-2 did not modify the development of hepatosteatosis or hepatic inflammation. In contrast, Glp2r-/- mice exhibited increased hepatic lipid accumulation, deterioration in glucose tolerance, and upregulation of biomarkers of hepatic inflammation. Both mouse and human liver expressed the canonical GLP-2 receptor (GLP-2R), and hepatic Glp2r expression was upregulated in mice with hepatosteatosis. Cell fractionation localized the Glp2r to hepatic stellate cells (HSCs), and markers of HSC activation and fibrosis were increased in livers of Glp2r-/- mice. Moreover, GLP-2 directly modulated gene expression in isolated HSCs ex vivo. Taken together, these findings define an essential role for the GLP-2R in hepatic adaptation to nutrient excess and unveil a gut hormone-HSC axis, linking GLP-2R signaling to control of HSC activation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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