Decision letter: Fluorescein-based sensors to purify human α-cells for functional and transcriptomic analyses
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic α-cells secrete glucagon, an insulin counter-regulatory peptide hormone critical for the maintenance of glucose homeostasis.Investigation of the function of human α-cells remains a challenge due to the lack of cost-effective purification methods to isolate high-quality α-cells from islets.Here, we use the reaction-based probe diacetylated Zinpyr1 (DA-ZP1) to introduce a novel and simple method for enriching live α-cells from dissociated human islet cells with ~95% purity.The α-cells, confirmed by sorting and immunostaining for glucagon, were cultured up to 10 days to form α-pseudoislets.The α-pseudoislets could be maintained in culture without significant loss of viability, and responded to glucose challenge by secreting appropriate levels of glucagon.RNA-sequencing analyses (RNA-seq) revealed that expression levels of key α-cell identity genes were sustained in culture while some of the genes such as DLK1, GSN, SMIM24 were altered in α-pseudoislets in a time-dependent manner.In conclusion, we report a method to sort human primary α-cells with high purity that can be used for downstream analyses such as functional and transcriptional studies. Editor's evaluationThe manuscript by Kahraman et al. describes the use of the fluorogenic dye -diacetylated Zinpyr1 (DA-ZP1) -for purifying cadaveric human islet α cells.The data show that DA-ZP1 is a useful nonantibody-based approach to label α cells and provides additional evidence that the purified α cells remained viable and functional after several days in culture.This resource will be a useful tool for islet biologists and researchers investigating islet cell dysfunction in diabetes.
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 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 | 0,011 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,050 |
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 ».