GABA requires GLP-1R to exert its pancreatic function during STZ challenge
Notice bibliographique
Résumé
Gamma-aminobutyric acid (GABA) administration attenuates streptozotocin (STZ)-induced diabetes in rodent models with unclear underlying mechanisms. We found that GABA and Sitagliptin possess additive effect on pancreatic β-cells, which prompted us to ask the existence of common or unique targets of GLP-1 and GABA in pancreatic β-cells. Effect of GABA on expression of thioredoxin-interacting protein (TxNIP) was assessed in the INS-1 832/13 (INS-1) cell line, WT and GLP-1R-/- mouse islets. GABA was also orally administrated in STZ-challenged WT or GLP-1R-/- mice, followed by immunohistochemistry assessment of pancreatic islets. Effect of GABA on Wnt pathway effector β-catenin (β-cat) was examined in INS-1 cells, WT and GLP-1R-/- islets. We found that GABA shares a common feature with GLP-1 on inhibiting TxNIP, while this function was attenuated in GLP-1R-/- islets. In WT mice with STZ challenge, GABA alleviated several 'diabetic syndromes', associated with increased β-cell mass. These features were virtually absent in GLP-1R-/- mice. Knockdown TxNIP in INS-1 cells increased GLP-1R, Pdx1, Nkx6.1 and Mafa levels, associated with increased responses to GABA or GLP-1 on stimulating insulin secretion. Cleaved caspase-3 level can be induced by high-glucose, dexamethasone, or STZ in INS-1 cell, while GABA treatment blocked the induction. Finally, GABA treatment increased cellular cAMP level and β-cat S675 phosphorylation in WT but not GLP-1R-/- islets. We, hence, identified TxNIP as a common target of GABA and GLP-1 and suggest that, upon STZ or other stress challenge, the GLP-1R-cAMP-β-cat signaling cascade also mediates beneficial effects of GABA in pancreatic β-cell, involving TxNIP reduction.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».