Chronic glucokinase activator treatment activates liver Carbohydrate response element binding protein and improves hepatocyte <scp>ATP</scp> homeostasis during substrate challenge
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To test the hypothesis that glucokinase activators (GKAs) induce hepatic adaptations that alter intra-hepatocyte metabolite homeostasis. METHODS: C57BL/6 mice on a standard rodent diet were treated with a GKA (AZD1656) acutely or chronically. Hepatocytes were isolated from the mice after 4 or 8 weeks of treatment for analysis of cellular metabolites and gene expression in response to substrate challenge. RESULTS: Acute exposure of mice to AZD1656 or a liver-selective GKA (PF-04991532), before a glucose tolerance test, or challenge of mouse hepatocytes with GKAs ex vivo induced various Carbohydrate response element binding protein (ChREBP) target genes, including Carbohydrate response element binding protein beta isoform (ChREBP-β), Gckr and G6pc. Both glucokinase activation and ChREBP target gene induction by PF-04991532 were dependent on the chirality of the molecule, confirming a mechanism linked to glucokinase activation. Hepatocytes from mice treated with AZD1656 for 4 or 8 weeks had lower basal glucose 6-phosphate levels and improved ATP homeostasis during high substrate challenge. They also had raised basal ChREBP-β mRNA and AMPK-α mRNA (Prkaa1, Prkaa2) and progressively attenuated substrate induction of some ChREBP target genes and Prkaa1 and Prkaa2. CONCLUSIONS: Chronic GKA treatment of C57BL/6 mice for 8 weeks activates liver ChREBP and improves the resilience of hepatocytes to compromised ATP homeostasis during high-substrate challenge. These changes are associated with raised mRNA levels of ChREBP-β and both catalytic subunits of AMP-activated protein kinase.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».