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Enregistrement W4411294436 · doi:10.2337/db25-1843-p

1843-P: Regulator of G Protein Signaling 9 (RGS9) Is a Positive Regulator of Insulin Secretion in Mouse Islets

2025· article· en· W4411294436 sur OpenAlexaboutno aff
SARAH FERRAGNE, S. Campbell, LAURA REININGER, Caroline Tremblay, Julien Ghislain, Vincent Poitout

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegulatorIsletInternal medicineSecretionEndocrinologyRegulator of G protein signalingInsulinCell biologyBiologyChemistryMedicineSignal transductionG proteinGTPase-activating proteinGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and Objective: Beta-cell function and mass are under control of G protein-coupled receptors (GPCRs) which are themselves subject to intracellular regulation by regulator of G protein signaling (RGS) proteins. Although the importance of GPCRs to beta-cell biology is well documented, the role of RGS proteins is largely unknown. Recent evidence suggests that RGS9 may have a role in the control of beta-cell function. The aim of this study was to better understand how RGS9 regulates insulin secretion. Methods: Quantitative (q) PCR and RNA in situ hybridization were performed on isolated male mouse islets and pancreatic sections, respectively. Male mouse pseudoislets were infected with adenoviruses encoding short-hairpin (sh) RNAs against RGS9 or control viruses. Glucose-stimulated insulin secretion (GSIS) was assessed in 1h-static incubations and is expressed as mean of the percent of insulin content ± SEM. Significance was tested using a two-way ANOVA with post hoc adjustment for multiple comparisons. Results: RGS9 transcripts were detected in beta, alpha and delta cells in mouse pancreatic sections and both RGS9-1 and -2 isoforms were detected in whole islet extracts. RGS9 knockdown with two distinct shRNAs decreased KCl-stimulated insulin secretion (Control: 4.9±1.0 versus shRNA1: 1.3±0.3 p<0.0001 and shRNA2: 2.8±0.4 p<0.05, n=5-6). Surprisingly, in RGS9 knockout (RGS9Δexon2-4) islets GSIS was not affected (wild-type: 0.8±0.1 versus mutant: 0.7±0.06, n=6, ns). However, expression of alternative, truncated RGS9 transcripts were detected in RGS9Δexon2-4 islets, and GSIS was reduced upon RGS9 knockdown in RGS9Δexon2-4 islets (Control: 1.1±0.4 versus shRNA1: 0.3±0.1 p<0.01, n=4). Conclusion: RGS9 positively controls insulin secretion. Preserved GSIS in RGS9Δexon2-4 islets may be due to compensation from truncated RGS9. Disclosure S. Ferragne: None. S.A. Campbell: Employee; Applied Pharmaceutical Innovation, Hepion Pharmaceuticals. L. Reininger: None. C. Tremblay: None. J. Ghislain: None. V. Poitout: Research Support; Biodexa. Funding Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec - Nature et technologie

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2025
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