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Enregistrement W4389024167 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1013.7

Sympathetic decentralization after spinal cord injury spares Zucker Diabetic Fatty rats from frank diabetes

2017· article· en· W4389024167 sur OpenAlexafffundabout
Malihe‐Sadat Poormasjedi‐Meibod

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésInsulin resistanceInternal medicineMedicineEndocrinologyMetabolic syndromeDyslipidemiaType 2 diabetesDiabetes mellitusSpinal cord injuryInsulinSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Metabolic syndrome, characterized by the constellation of visceral obesity, atherogenic dyslipidemia, proinflammatory state, hypertension, and insulin resistance, confers a 5‐fold increase in the risk of type 2 diabetes (T2D). Accumulating data from human and animal studies revealed a strong association between sympathetic nervous system (SNS) activation and different components of metabolic syndrome, such as obesity, hypertension, and insulin resistance. However, it is not clear whether sympathoexcitation is a cause or result of metabolic syndrome and the subsequent T2D. Here we used high thoracic spinal cord injury (SCI) as an effective means for SNS decentralization in order to investigate the potential role of the SNS in the pathogenesis of T2D in an animal model of metabolic syndrome. Method/Design Eighteen male Zucker Diabetic Fatty rats (ZDF‐Lepr fa/fa , Metabolic syndrome/T2D animal model) were evenly assigned to two groups: uninjured (Fatty‐Sham), and T3 complete SCI (Fatty‐SCI). Lean Zucker Diabetic Fatty rats (ZDF‐Lepr + , n = 9) acted as controls. T2D development was evaluated using biweekly random blood glucose measurements and oral glucose tolerance test (OGTT) at week 11 post‐injury. Twelve weeks post‐injury, animals were euthanized and blood samples and pancreas tissue were collected for further analyses. Results We found that SCI‐induced SNS decentralization, manifested by a dramatic decline in plasma norepinephrine (P = 0.011), was accompanied by improved glucose tolerance, i.e. decreased glucose area under the curve (AUC, P = 0.001), increased fasting insulin (1.00 ± 0.33 vs. 3.02 ± 1.5 ng/ml, p = 0.011), and augmented insulin response after an OGTT, i.e. increased insulin AUC (P = 0.001) in the Fatty‐SCI group compared to uninjured Fatty‐Sham group. Although Fatty‐Sham and Fatty‐SCI groups exhibited a comparable degree of insulin resistance, Fatty‐SCI had significantly higher β‐cell activity indicated by a significant increase in homeostatic model assessment‐%B (HOMA‐%B) index (P = 0.0064). Pancreatic gene expression analysis revealed that SCI caused a significant reduction in the local expression of inflammatory mediators, i.e. IL‐1β and TNF‐α, which are critical for inhibition of insulin secretion, and induction of β‐cell apoptosis and dysfunction. While SNS decentralization spared the Fatty‐SCI rats from frank diabetes, Fatty‐SCI and Fatty‐Sham rats both exhibited other components of metabolic syndrome, including abdominal obesity and dyslipidemia, as compared to lean rats. Support or Funding Information This work has been supported by Michael Smith Foundation for Health Research, Craig H. Neilsen Foundation, Heart and Stroke Foundation of Canada, and the International Collaboration on Repair Discoveries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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