Impaired Proinsulin Processing is a Characteristic of Transplanted Islets
Notice bibliographique
Résumé
We sought to determine whether recipients of islet transplants have defective proinsulin processing. Individuals who had islet allo- or autotransplantation were compared to healthy nondiabetic subjects. Insulin (I), total proinsulin (TP), intact proinsulin and C-peptide (CP) were measured in samples of fasting serum by immunoassay, and the ratios of TP/TP+I and TP/CP were calculated. Islet allotransplant recipients had elevated TP levels relative to nondiabetic controls (16.8 [5.5-28.8] vs. 8.4 [4.0-21.8] pmol/L; p < 0.05) and autologous transplant recipients (7.3 [0.3-82.3] pmol/L; p < 0.05). Islet autotransplant recipients had significantly higher TP/TP+I ratios relative to nondiabetic controls (35.9 +/- 6.4 vs. 13.9 +/- 1.4%; p < 0.001). Islet allotransplant recipients, some of whom were on insulin, tended to have higher TP/TP+I ratios. The TP/CP ratio was significantly higher in both islet autotransplant (8.9 [0.6-105.2]; p < 0.05) and allotransplant recipients (2.4 [0.8-8.8]; p < 0.001) relative to nondiabetic controls (1.4 [0.5-2.6]%). Consistent with these findings, TP/TP+I and TP/CP values in islet autotransplant recipients increased significantly by 1-year posttransplant compared to preoperative levels (TP/CP: 3.8 +/- 0.6 vs. 23.3 +/- 7.9%; p < 0.05). Both allo- and autotransplant subjects who received <10,000 IE/kg had higher TP/CP ratios than those who received >10,000 IE/kg. Islet transplant recipients exhibit defects in the processing of proinsulin similar to that observed in subjects with type 2 diabetes manifest as higher levels of total proinsulin and increased TP/TP+I and TP/CP ratios.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».