PTEN regulates vagal-insulin signaling to optimize autonomic output determining peripheral inflammatory and metabolic homeostasis
Notice bibliographique
Résumé
The vagus nerve (VN) is a major component of the parasympathetic nervous system that regulates glucose and energy homeostasis. However, the specific molecular signaling pathways within the VN that regulates this homeostasis remain unclear. Here, we show that vagal neuron-specific deletion of phosphatase and tensin homolog (Pten), the endogenous negative regulator of PI3K, led to increased vagal output. Intriguingly, dopaminergic signaling genes were upregulated, correlating with elevated sympathetic nerve density and increased norepinephrine levels in adipose tissue of vagal Pten-deficient mice. These mice were also protected against high-fat diet-induced obesity, insulin resistance, and systemic inflammation. To investigate insulin-specific PI3K signaling within the VN, we generated mice with vagal neuron-specific insulin receptor deletion that resulted in exacerbation of metabolic defects, which was rescued by concomitant Pten deletion. In summary, we show that insulin-PI3K-PTEN axis within vagal neurons is essential in optimizing the autonomic output that determines peripheral inflammatory and metabolic homeostasis. The vagus nerve is known to promote rest and digest, to counter physiologic stresses. Here, authors show that insulin signaling plays a critical role in optimizing autonomic function to maintain metabolic and inflammatory homeostasis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».