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Enregistrement W4386692064 · doi:10.1101/2023.09.08.556709

Calcium-dependent transcriptional profiles of human pancreatic islet cells reveal functional diversity in islet subpopulations

2023· preprint· en· W4386692064 sur OpenAlexafffund
Ji Soo Yoon, Shugo Sasaki, Jane Velghe, Katarina Zosel, Michelle Y. Y. Lee, Helena Winata, Cuilan Nian, Francis C. Lynn

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCBC Children's Hospital
Mots-clésCalciumIsletBiologyEnteroendocrine cellEndocrinologyCalcium metabolismCalcium signalingInternal medicineCell biologyCalcium in biologyTranscriptomePancreatic isletsBeta cellInsulinGeneGene expressionEndocrine systemIntracellularHormoneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aims/hypothesis Pancreatic islets depend on cytosolic calcium to trigger the secretion of glucoregulatory hormones and regulate the transcription of genes important for the response to stimuli. To date, there has not been an attempt to profile calcium-regulated gene expression in all islet cell types. Our aim was to construct a large single-cell transcriptomic dataset from human islets exposed to conditions that would acutely induce or inhibit intracellular calcium signalling, while preserving biological heterogeneity. Methods We exposed intact human islets from three donors to the following conditions: (1) 2.8 mM glucose; (2) 25 mM glucose and 40 mM KCl to maximally stimulate calcium signalling; and (3) 25 mM glucose, 40 mM KCl and 5 mM EGTA (calcium chelator) to inhibit calcium signalling, for 1 hour. We sequenced 43,909 cells from all islet cell types, and further subsetted the cells to form an endocrine cell-specific dataset of 32,486 cells expressing INS , GCG , SST or PPY . We compared transcriptomes across conditions to determine the differentially expressed calcium-regulated genes in each endocrine cell type, and in each endocrine cell subcluster of alpha and beta cells. Results Based on the number of calcium-regulated genes, we found that each alpha and beta cell cluster had a different magnitude of calcium response. We also showed that a polyhormonal cluster expressing INS, GCG , and SST is defined by calcium-regulated genes specific to this cluster. Finally, we identified the gene PCDH7 from the beta cell clusters that had the highest number of calcium-regulated genes, and showed that cells expressing cell surface PCDH7 protein have enhanced glucose-stimulated insulin secretory function. Conclusions Here we use our single-cell dataset to show that human islets have cell-type-specific calcium-regulated gene expression profiles, some of them specific to subpopulations. In our dataset, we identify PCDH7 as a novel marker of beta cells having an increased number of calcium-regulated genes and enhanced insulin secretory function. Data availability A searchable and user-friendly format of the data in this study, specifically designed for rapid mining of single-cell RNA sequencing data, is available at https://lynnlab.shinyapps.io/Hislet_2023/ . The raw data files are available at NCBI Gene Expression Omnibus (GSE196715).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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