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Enregistrement W4281785770 · doi:10.1101/2022.06.04.494826

Loss of RREB1 in pancreatic beta cells reduces cellular insulin content and affects endocrine cell gene expression

2022· preprint· en· W4281785770 sur OpenAlexaff
Katia K. Mattis, Nicole A. J. Krentz, Christoph Metzendorf, Fernando Abaitua, Aliya F Spigelman, Han Sun, Antje K. Rottner, Austin Bautista, Eugenia Mazzaferro, Marta Perez‐Alcantara, Jocelyn E. Manning Fox, Jason Torres, Agata Weslowska-Andersen, Grace Z. Yu, Anubha Mahajan, Anders Larsson, Patrick E. MacDonald, Ben Davies, Marcel den Hoed, Anna L. Gloyn

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordWellcome Trust
Mots-clésBiologyGene knockdownZebrafishTranscription factorCell biologyIsletBeta cellCell growthInsulinInternal medicineEndocrinologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims/hypothesis Genome-wide studies have uncovered multiple independent signals at the RREB1 locus associated with altered type 2 diabetes risk and related glycemic traits. However, little is known about the function of the zinc finger transcription factor RREB1 in glucose homeostasis or how changes in its expression and/or function influence diabetes risk. Methods A zebrafish model lacking rreb1a and rreb1b was used to study the effect of RREB1 loss in vivo . Using transcriptomic and cellular phenotyping of a human beta cell model (EndoC-βH1) and human induced pluripotent stem cell (hiPSC)-derived beta-like cells, we investigated how loss of RREB1 expression and activity affects pancreatic endocrine cell development and function. Ex vivo measurements of human islet function were performed in donor islets from carriers of RREB1 T2D-risk alleles. Results CRISPR-Cas9-mediated loss of rreb1a and rreb1b function in zebrafish supports an in vivo role for the transcription factor in beta cell mass, beta cell insulin expression, and glucose levels. Loss of RREB1 reduced insulin gene expression and cellular insulin content in EndoC-βH1 cells, and impaired insulin secretion under prolonged stimulation. Transcriptomic analysis of RREB1 knockdown and knockout EndoC-βH1 cells supports RREB1 as a novel regulator of genes involved in insulin secretion. In vitro differentiation of RREB1 KO/KO hiPSCs revealed a dysregulation of pro-endocrine cell genes, including RFX family members, suggesting that RREB1 also regulates genes involved in endocrine cell development. Human donor islets from carriers of T2D-risk alleles in RREB1 have altered glucose-stimulated insulin secretion ex vivo , consistent with RREB1 regulating islet cell function. Conclusions/interpretation Together, our results indicate that RREB1 regulates beta cell function by transcriptionally regulating the expression of genes involved in beta cell development and function. Research in context What is already known about this subject? Human genetic variation in RREB1 is associated with altered diabetes risk, variation in glycemic, and anthropometric traits RREB1 is a transcription factor that binds to Ras-responsive elements and is expressed in multiple diabetes relevant tissues, including pancreatic islets What is the key question? How does altered expression or function of RREB1 influence diabetes risk? What are the new findings? Knockdown and knockout of RREB1 in mature human EndoC-βH1 cells reduces expression of insulin transcript and cellular content, as well as insulin secretion under prolonged stress Carriers of the T2D-risk RREB1 coding allele trend towards reduced insulin content, but have improved glucose-stimulated insulin secretion A loss-of-function zebrafish model suggests that RREB1 is required for insulin expression How might this impact on clinical practice in the foreseeable future? RREB1 controls beta cell function and whole-body glucose homeostasis by transcriptionally regulating the development and function of pancreatic beta cells

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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