Epigenetic biomarkers indicate islet cell death in xenotransplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Xenotransplantation of porcine islets has emerged in recent decades as a potential treatment for type 1 diabetes (T1D). Current methods of detection, indicative of successful engraftment, occur downstream of actual islet death. Epigenetic biomarkers can be detected in circulating cell-free DNA (cfDNA) to provide an earlier indication of graft dysfunction. AIMS: The present study identified a biomarker of islet death using differential methylation of the insulin gene, INS, originating from β-cells in porcine islets. MATERIALS & METHODS: Pyrosequencing primers specific for porcine INS were designed to quantify hypomethylation along 12 cysteine-guanine dinucleotide (CpG) sites, including three sites in the cyclic adenosine monophosphate (cAMP) response element (CRE) binding protein 2 (CRE2) binding region of the 5' untranslated region (UTR) and nine sites within intron 2. RESULTS: PCR amplification of bisulfite-converted DNA combined with pyrosequencing data support the conclusion that hypomethylated porcine INS is specific to islet origin. CONCLUSION: Moreover, the results of this study indicate a highly specific epigenetic biomarker, capable of detecting a single islet, supporting the measurement of cfDNA as a biomarker for transplanted islet death. Defining the epigenetic characteristics of porcine-derived islets within cfDNA will be crucial to develop a better understanding of graft survival immunology for transplantation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».