Analysis of expression status and relationship between senescence- related genes and pancreatic function-related genes in human islets of various ages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although studies on senescence-related genes using human islets have been performed, the expression of senescence-related genes and their association with functional genes in islets remain insufficiently investigated. We aimed to determine whether and what types of senescent related genes are expressed in islets and identify their correlations with pancreatic function-related genes by using islets from individuals of various ages isolated for islet transplantation. Methods Islet from deceased donors of both sexes and different ages were used for analysis. The expression status of senescence-related genes (GLS1, IL-6, IL-8, p16, p21, and SA-β-gal) and pancreatic function-related genes (GCG and INS) was examined by RT-qPCR, and their relationships with age were investigated. Results We obtained isolated human islets from 18 deceased multiorgan donors. There was no correlation between donor age and each senescence-related gene. Regarding correlations between donor age and pancreatic function-related genes, age was positively correlated only with INS (r = 0.49, p = 0.03). Meanwhile, INS expression was not correlated with GLS1 (r = 0.23, p = 0.34), IL-6 (r=-0.06, p = 0.79), or IL-8 (r=-0.1, p = 0.12), but positively related with p16 (r = 0.89, p < 0.0001), p21 (r = 0.51, p = 0.02), and SA-β-gal (r = 0.52, p = 0.02). Conclusion We did show the functional potential of even aged islets, which were originally thought to be functionally impaired. We were unable to identify any senescence-related genes expressed in islets from various ages. Therefore, a new index would need to be established to evaluate not only actual chronological age but also organ- and cell-specific age.
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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 | 0,000 | 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 ».