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Enregistrement W3209320363 · doi:10.1016/j.celrep.2021.109919

Single-cell analysis of the human pancreas in type 2 diabetes using multi-spectral imaging mass cytometry

2021· article· en· W3209320363 sur OpenAlexaff
Minghui Wu, Michelle Y. Y. Lee, Varun Bahl, Daniel Traum, Jonathan Schug, Irina Kusmartseva, Mark A. Atkinson, Guanjie Fan, Klaus H. Kaestner

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJuvenile Diabetes Research Foundation United States of AmericaNational Institutes of HealthLeona M. and Harry B. Helmsley Charitable Trust
Mots-clésPancreasMass cytometryIsletStromal cellImmune systemEnteroendocrine cellDiabetes mellitusBiologyCell typeCD8Type 2 diabetesInternal medicineEndocrinologyFlow cytometryEndocrine systemImmunologyCellMedicineCancer researchHormonePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes mellitus (T2D) is a chronic age-related disorder characterized by hyperglycemia due to the failure of pancreatic beta cells to compensate for increased insulin demand. Despite decades of research, the pathogenic mechanisms underlying T2D remain poorly defined. Here, we use imaging mass cytometry (IMC) with a panel of 34 antibodies to simultaneously quantify markers of pancreatic exocrine, islet, and immune cells and stromal components. We analyze over 2 million cells from 16 pancreata obtained from donors with T2D and 13 pancreata from age-similar non-diabetic controls. In the T2D pancreata, we observe significant alterations in islet architecture, endocrine cell composition, and immune cell constituents. Thus, both HLA-DR-positive CD8 T cells and macrophages are enriched intra-islet in the T2D pancreas. These efforts demonstrate the utility of IMC for investigating complex events at the cellular level in order to provide insights into the pathophysiology of T2D.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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