The study of single cells in diabetic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years there has been a rapid expansion of interest in the study of single cells, especially through the new techniques that involve single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Recently, these techniques have provided new insights into kidney health and disease, including insights into diabetic kidney disease (DKD). However, despite the interest and the technological advances, the study of individual cells in DKD is not a new concept. Many clinicians and researchers who work within the DKD space may be familiar with experimental techniques that actually involve the study of individual cells, but may be unfamiliar with newer scRNA-seq technology. Here, with the goal of improving accessibility to the single-cell field, we provide a primer on single-cell studies with a focus on DKD. We situate the technology in its historical context and provide a brief explanation of the common aspects of the different technologies available. Then we review some of the most important recent studies of kidney (patho)biology that have taken advantage of scRNA-seq techniques, before emphasizing the new insights into the molecular pathogenesis of DKD gleaned with these techniques. Finally, we highlight common pitfalls and limitations of scRNA-seq methods and we look toward the future to how single-cell experiments may be incorporated into the study of DKD and how to interpret the findings of these experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».