d-Amino Acids and Classical Neurotransmitters in Healthy and Type 2 Diabetes-Affected Human Pancreatic Islets of Langerhans
Notice bibliographique
Résumé
The pancreatic islets of Langerhans are clusters of cells that function as endocrine units synthesizing and releasing insulin and a range of additional peptide hormones. The structural and chemical characteristics of islets change during type 2 diabetes development. Although a range of metabolites including neurotransmitters has been reported in rodent islets, the involvement of these cell-to-cell signaling molecules within human pancreatic islets in the pathophysiology of type 2 diabetes is not well known, despite studies suggesting that these molecules impact intra- and inter-islet signaling pathways. We characterize the enigmatic cell-to-cell signaling molecules, d-serine (d-Ser) and d-aspartate (d-Asp), along with multiple classical neurotransmitters and related molecules, in healthy versus type 2 diabetes-affected human islets using capillary electrophoresis separations. Significantly reduced d-Ser percentage and gamma-aminobutyric acid (GABA) levels were found in type 2 diabetes-affected islets compared to healthy islets. In addition, the negative correlations of many of the signaling molecules, such as d-Ser percentage (r = -0.35), d-Asp (r = -0.32), serotonin (r = -0.42), and GABA (r = -0.39) levels, with hemoglobin A1c (HbA1c) levels and thus with the progression of type 2 diabetes further demonstrate the disruption in intra- or inter-islet signaling pathways and suggest that these cell-to-cell signaling molecules may be potential therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».