Feline Diabetes Is Associated with Deficits in Markers of Insulin Signaling in Peripheral Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Like humans, cats have a strong relationship between decreasing insulin sensitivity and the development of diabetes with obesity. However, the underlying molecular mechanisms of impaired insulin secretion and signaling in cats remain largely unknown. A total of 54 client-owned nondiabetic lean (n = 15), overweight (n = 15), and diabetic (n = 24) cats were included in the study. The pancreas, liver, and skeletal muscle were quantified for mRNA and protein abundances of insulin and incretin signaling markers. Diabetic cats showed increased liver and muscle adiposity. The pancreas of diabetic cats had decreased transcript abundances of insulin, insulin receptor, insulin-receptor substrate (IRS)-1, glucose transporters (GLUT), and protein abundance of mitogen-activated protein kinase. In treated diabetics, protein abundance of glucagon-like peptide-1 and glucose-dependent insulinotropic peptide receptors, total and phosphorylated Akt, and GLUT-1 were increased in the pancreas, whereas untreated diabetics had downregulation of markers of insulin and incretin signaling. In the muscle and liver, diabetic cats had reduced mRNA abundances of insulin receptor, IRS-1/2, and phosphatidylinositol-3-kinase, and reduced protein abundances of GLUT-4 and phosphatidylinositol-3-kinase-p85α in muscle. We demonstrate that feline diabetes is associated with ectopic lipid deposition in the liver and skeletal muscle, deficits in insulin synthesis and incretin signaling in the pancreas, and impaired insulin signaling in the muscle and liver. These findings have implications for understanding the pathophysiological mechanisms of obesity and diabetes in humans and pets.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».