AAV GCG-EGFP, a new tool to identify glucagon-secreting α-cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study of primary glucagon-secreting α-cells is hampered by their low abundance and scattered distribution in rodent pancreatic islets. We have designed a double-stranded adeno-associated virus containing a rat proglucagon promoter (700 bp) driving enhanced green fluorescent protein (AAV GCG-EGFP), to specifically identify α-cells. The administration of AAV GCG-EGFP by intraperitoneal or intraductal injection led to EGFP expression selectively in the α-cell population. AAV GCG-EGFP delivery to mice followed by islet isolation, dispersion and separation by FACS for EGFP resulted in an 86% pure population of α-cells. Furthermore, the administration of AAV GCG-EGFP at various doses to adult wild type mice did not significantly alter body weight, blood glucose, plasma insulin or glucagon levels, glucose tolerance or arginine tolerance. In vitro experiments in transgene positive α-cells demonstrated that EGFP expression did not alter the intracellular Ca2+ pattern in response to glucose or adrenaline. This approach may be useful for studying purified primary α-cells and for the in vivo delivery of other genes selectively to α-cells to further probe their function or to manipulate them for therapeutic purposes.
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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) | 0,001 | 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 ».