Intestinal adaptation to cold-induced metabolic demand and feeding requires GLP-1R and GLP-2R signalling
Notice bibliographique
Résumé
Chronic cold exposure in mice increases metabolic demand and food intake; the gut correspondingly expands its absorptive surface area. Gut enteroendocrine cells produce peptide hormones including glucagon-like peptide-1 (GLP-1), GLP-2, and glucose-dependent insulinotropic polypeptide (GIP) in response to a meal to facilitate nutrient absorption and post-prandial metabolism. The requirement of GLP-1, GLP-2, and GIP receptor signaling for small intestinal adaptations to chronic cold stress has not been investigated. Here, we show that male and female wild-type, double incretin receptor knockout (Glp1r-/-Gipr-/-; DIRKO), and glucagon-like peptide double receptor knockout (Glp1r-/-Glp2r-/-; GLPDRKO) mice consume significantly more food over five weeks in cold (6⁰C) compared to thermoneutral (27 ⁰C; TN) conditions. Jejunal circumference, villi length, and crypt depth are significantly greater with cold-stress in WT and DIRKO mice, but not GLPDRKO mice, compared to TN controls. We show that the GLP-2R is required for jejunal villi length expansion upon cold stress despite significantly elevated plasma active GLP-1 levels. In line with this, GLPDRKO mice fail to gain body weight over the five-week experiment compared to WT controls. Therefore, while GLP-2R action is required for cold stress-induced jejunal villi lengthening, this adaptation is dispensable for body weight gain in the presence of GLP-1R signaling. Chronic cold stress in Glp1r-/-Gipr-/-, Glp1r-/-Glp2r-/-, and Glp2r-/- mice revealed distinct and overlapping roles for GLP-1R and GLP-2R in the expansion of the intestinal absorptive surface area expansion in response to chronic cold stress.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».