Single-Cell RNA Sequencing Reveals a Role for Reactive Oxygen Species and Peroxiredoxins in Fatty Acid–Induced Rat β-Cell Proliferation
Notice bibliographique
Résumé
The functional mass of insulin-secreting pancreatic β-cells expands to maintain glucose homeostasis in the face of nutrient excess, in part via replication of existing β-cells. Type 2 diabetes appears when these compensatory mechanisms fail. Nutrients including glucose and fatty acids are important contributors to the β-cell compensatory response, but their underlying mechanisms of action remain poorly understood. We investigated the transcriptional mechanisms of β-cell proliferation in response to fatty acids. Isolated rat islets were exposed to 16.7 mmol/L glucose with or without 0.5 mmol/L oleate (C18:1) or palmitate (C16:0) for 48 h. The islet transcriptome was assessed by single-cell RNA sequencing. β-Cell proliferation was measured by flow cytometry. Unsupervised clustering of pooled β-cells identified different subclusters, including proliferating β-cells. β-Cell proliferation increased in response to oleate but not palmitate. Both fatty acids enhanced the expression of genes involved in energy metabolism and mitochondrial activity. Comparison of proliferating versus nonproliferating β-cells and pseudotime ordering suggested the involvement of reactive oxygen species (ROS) and peroxiredoxin signaling. Accordingly, N-acetyl cysteine and the peroxiredoxin inhibitor conoidin A both blocked oleate-induced β-cell proliferation. Our study reveals a key role for ROS signaling through peroxiredoxin activation in oleate-induced β-cell proliferation.
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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) | 0,001 | 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 ».