Human alpha cell transcriptomic signatures of types 1 and 2 diabetes highlight disease-specific dysfunction pathways
Notice bibliographique
Résumé
Although glucagon secretion is perturbed in both T1D and T2D, the pathophysiological changes in individual pancreatic alpha cells are still obscure. Using recently curated single-cell RNASeq data from T1D or T2D donors and their controls, we identified alpha cell transcriptomic alterations consistent with both common and discrete pathways. Although alterations in alpha cell identity gene (ARX, MAFB) expression were conserved, cytokine-regulated genes and genes involved in glucagon biosynthesis and processing were up-regulated in T1D. Conversely, mitochondrial genes associated with ROS (COX7B, NQO2) were dysregulated in T2D. Additionally, T1D alpha cells displayed altered expression of autoimmune-induced ER stress genes (ERLEC1, HSP90), whilst those from T2D subjects showed modified glycolytic and citrate cycle gene (LDHA?, PDHB, PDK4) expression. Thus, despite conserved alterations related to loss of function, alpha cells display disease-specific gene signatures which may be secondary to the main pathogenic events in each disease, namely immune- or metabolism-mediated-stress, in T1D and T2D, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».