Pronounced proliferation of non-beta cells in response to beta-cell mitogens in isolated human islets of Langerhans
Notice bibliographique
Résumé
The potential to treat diabetes by increasing beta-cell mass is driving a major effort to identify beta-cell mitogens. Demonstration of mitogen activity in human beta cells is frequently performed in ex vivo assays. However, reported disparities in the efficacy of beta-cell mitogens led us to investigate the sources of this variability. We studied 35 male (23) and female (12) human islet batches covering a range of donor ages and BMI. Islets were kept intact or dispersed into single cells and cultured in the presence of harmine, glucose, or heparin-binding epidermal growth factor-like growth factor (HB-EGF), and subsequently analyzed by immunohistochemistry or flow cytometry. Proliferating cells were identified by double labeling with EdU and Ki67 and glucagon, c-peptide or Nkx6.1, and cytokeratin-19 to respectively label alpha, beta, and ductal cells. Harmine and HB-EGF stimulated human beta-cell proliferation, but the effect of glucose was dependent on the assay and the donor. Harmine potently stimulated alpha-cell proliferation and both harmine and HB-EGF increased proliferation of insulin- and glucagon-negative cells, including cytokeratin 19-positive cells. Given the abundance of non-beta cells in human islet preparations, our results suggest that assessment of beta-cell mitogens requires complementary approaches and rigorous identification of cell identity using multiple 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 | 0,000 | 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 ».