Uncovering the heterogeneity of pancreatic endothelial cells using integrative and comparative single cell gene expression analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pancreatic islet vasculature displays tissue-specific physiological and functional adaptations that support rapid glucose sensing and insulin response by β-cells. To uncover the transcriptomic basis of this specialization, we performed a meta-analysis of multi-organ single cell RNA sequencing atlases employing a unique strategy to avoid transcriptomic contamination. We identified biologically relevant genes involved in sphingosine-1-phosphate-mediated insulin-secretion ( PLPP1, RDX, CDC42EP1 ), islet basement membrane formation ( SPARC, COL15A1 ), endothelial cell (EC) permeability ( PLVAP, EHD4 ), membrane transporters ( CD320, SLCO2A1) and developmental transcription factors ( NKX2-3, AHR) . These were validated in silico in independent datasets. We further established the first integrated transcriptomic atlas of human pancreatic ECs and described two unique capillary subpopulations: exocrine and endocrine pancreas ECs. We validated the spatial localization of key markers using RNAscope™ and immunofluorescence staining on mouse pancreatic tissue cross-sections. Our findings provide novel insights into pancreatic EC heterogeneity and islet EC function with potential implications in therapeutic strategies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».