Type 2 diabetes is associated with impaired jejunal enteroendocrine GLP-1 cell lineage in human obesity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Altered enteroendocrine cell (EEC) function in obesity and type 2 diabetes is not fully understood. Understanding the transcriptional program that controls EEC differentiation is important because some EEC types harbor significant therapeutic potential for type 2 diabetes. METHODS: EEC isolation from jejunum of obese individuals with (ObD) or without (Ob) type 2 diabetes was obtained with a new method of cell sorting. EEC transcriptional profiles were established by RNA-sequencing in a first group of 14 Ob and 13 ObD individuals. EEC lineage and densities were studied in the jejunum of a second independent group of 37 Ob, 21 ObD and 22 non obese (NOb) individuals. RESULTS: The RNA seq analysis revealed a distinctive transcriptomic signature and a decreased differentiation program in isolated EEC from ObD compared to Ob individuals. In the second independent group of ObD, Ob and NOb individuals a decreased GLP-1 cell lineage and GLP-1 maturation from proglucagon, were observed in ObD compared to Ob individuals. Furthermore, jejunal density of GLP-1-positive cells was significantly reduced in ObD compared to Ob individuals. CONCLUSIONS: These results highlight that the transcriptomic signature of EEC discriminate obese subjects according to their diabetic status. Furthermore, type 2 diabetes is associated with reduced GLP-1 cell differentiation and proglucagon maturation leading to low GLP-1-cell density in human obesity. These mechanisms could account for the decrease plasma GLP-1 observed in metabolic diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».