Heterogenous impairment of α-cell function in type 2 diabetes is linked to cell maturation state
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In diabetes, glucagon secretion from pancreatic α-cells is dysregulated. We examined α-cells from human donors and mice using combined electrophysiological, transcriptomic, and computational approaches. Rising glucose suppresses α-cell exocytosis by reducing P/Q-type Ca 2+ channel activity, and this is disrupted in type 2 diabetes (T2D). Upon high-fat-feeding of mice, α-cells shift towards a ‘β-cell-like’ electrophysiologic profile in concert with an up-regulation of the β-cell Na + channel isoform Scn9a and indications of impaired α-cell identity. In human α-cells we identify links between cell membrane properties and cell surface signalling receptors, mitochondrial respiratory complex assembly, and cell maturation. Cell type classification using machine learning of electrophysiology data demonstrates a heterogenous loss of ‘electrophysiologic identity’ in α-cells from donors with T2D. Indeed, a sub-set of α-cells with impaired exocytosis is defined by an enrichment in progenitor markers suggesting important links between α-cell maturation state and dysfunction in T2D. Key findings α-cell exocytosis is suppressed by glucose-dependent inhibition of P/Q-type Ca 2+ currents Dysfunction of α-cells in type 2 diabetes is associated with a ‘β-cell-like’ electrophysiologic signature Patch-seq links maturation state, the mitochondrial respiratory chain, and cell surface receptor expression to α-cell function α-cell dysfunction occurs preferentially in cells enriched in endocrine lineage markers
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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 | 0,001 | 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 ».