Mapping the single-cell transcriptomic response of murine diabetic kidney disease to therapies
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic kidney disease (DKD) occurs in ∼40% of patients with diabetes and causes kidney failure, cardiovascular disease, and premature death. We analyzed the response of a murine DKD model to five treatment regimens using single-cell RNA sequencing (scRNA-seq). Our atlas of ∼1 million cells revealed a heterogeneous response of all kidney cell types both to DKD and its treatment. Both monotherapy and combination therapies targeted differing cell types and induced distinct and non-overlapping transcriptional changes. The early effects of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors (SGLT2i) on the S1 segment of the proximal tubule suggest that this drug class induces fasting mimicry and hypoxia responses. Diabetes downregulated the spliceosome regulator serine/arginine-rich splicing factor 7 (Srsf7) in proximal tubule that was specifically rescued by SGLT2i. In vitro proximal tubule knockdown of Srsf7 induced a pro-inflammatory phenotype, implicating alternative splicing as a driver of DKD and suggesting SGLT2i regulation of proximal tubule alternative splicing as a potential mechanism of action for this drug class.
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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 | 0,001 |
| 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 ».