MEK/ERK Signaling in β-Cells Bifunctionally Regulates β-Cell Mass and Glucose-Stimulated Insulin Secretion Response to Maintain Glucose Homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
In diabetic pathology, insufficiency in β-cell mass, unable to meet peripheral insulin demand, and functional defects of individual β-cells in production of insulin are often concurrently observed, collectively causing hyperglycemia. Here we show that the phosphorylation of ERK1/2 is significantly decreased in the islets of db/db mice as well as in those of a cohort of subjects with type 2 diabetes. In mice with abrogation of ERK signaling in pancreatic β-cells through deletion of Mek1 and Mek2, glucose intolerance aggravates under high-fat diet–feeding conditions due to insufficient insulin production with lower β-cell proliferation and reduced β-cell mass, while in individual β-cells dampening of the number of insulin exocytosis events is observed, with the molecules involved in insulin exocytosis being less phosphorylated. These data reveal bifunctional roles for MEK/ERK signaling in β-cells for glucose homeostasis, i.e., in regulating β-cell mass as well as in controlling insulin exocytosis in individual β-cells, thus providing not only a novel perspective for the understanding of diabetes pathophysiology but also a potential clue for new drug development for diabetes treatment.
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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) | 0,000 | 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 ».