Lowering insulin mitigates female reproductive aging and diet-induced ovarian dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hyperinsulinemia has consequences beyond metabolic dysfunction, including reproductive system effects. We found that hyperinsulinemia at age 46-47 was predictive of earlier menopause in the Study of Women’s Health Across the Nation. To test causality between insulin levels and reproductive aging, we longitudinally evaluated chow- or high-fat, high-sucrose (HFHS)-fed Ins1 -null female mice with full or partial Ins2 insulin gene expression. Ins1 -/- ;Ins2 +/- mice had lower HFHS-induced hyperinsulinemia and less weight gain than their full- Ins2 littermates, despite comparable HFHS-induced glucose intolerance up to 9 months. By 15 months, Ins1 -/- ;Ins2 +/+ ovaries showed multinucleated giant cell accumulation with HFHS, while Ins1 -/- ;Ins2 +/- mice were protected against this response and maintained a higher reserve of follicles. Moreover, aged Ins1 -/- ;Ins2 +/- mice were 9-fold more likely to conceive on HFHS than hyperinsulinemic Ins1 -/- ;Ins2 +/+ mice. Elevated insulin is therefore a critical mechanistic link between metabolic dysfunction and reproductive aging, and curtailing insulin levels protects against subfertility and HFHS-induced ovarian decline.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».