Glucagon‐Like Peptide‐2 Alters Bile Acid Metabolism in Parenteral Nutrition–Associated Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aim to study the mechanisms underlying our previous finding that exogenous glucagon-like peptide-2 (GLP-2) treatment in a preclinical model of neonatal parenteral nutrition-associated liver disease (PNALD) improves cholestasis. METHODS: Neonatal piglets received 17 days of parenteral nutrition (PN) therapy and either saline control (PN/Saline n = 8) or GLP-2 treatment at 11 nmol/kg/d (PN/GLP-2, n = 7). At terminal laparotomy, bile and liver samples were collected. The relative gene expression of enzymes involved in bile acid synthesis, regulation, and transport was measured in liver by reverse-transcriptase quantitative polymerase chain reaction. Bile acid composition in bile was determined using tandem mass spectrometry. Data were analyzed using 1-way analysis of variance (ANOVA) or Kruskal-Wallis ANOVA. RESULTS: GLP-2 increased the expression of bile acid export genes: multidrug resistance-associated proteins 2 (MRP2) (P = .002) and 3 (MRP3) (P = .037) over saline control. GLP-2 increased expression of Farnesoid X receptor (FXR) (P < .001) and CYP7A1 (cytochrome P450, family 7, subfamily A, polypeptide 1) (P = .03). GLP-2 treatment was associated with decreased concentrations of taurohyocholic acid and conjugates of toxic lithocholic acid (P < .01). GLP-2 treatment increased the liver bile acid content. CONCLUSIONS: GLP-2 treatment was associated with alterations in the hepatic expression of genes involved in bile acid metabolism. The transcriptomic results indicate the mechanisms at the transcriptional level acting to regulate bile acid synthesis and increase bile acid export. Differences in bile acid profiles further support a beneficial role for GLP-2 therapy in PNALD.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».