Single-Cell Profiling Reveals Sex-Based Transcriptional Programs in Healthy Human Kidney
Notice bibliographique
Résumé
Background: Single-cell transcriptomics provide unprecedented insight into disease states in the kidney, yet our understanding of the transcriptional programs of human kidney cells at homeostasis is limited by difficulty accessing healthy, fresh tissue. Sex-based dichotomy in human kidney cells remains unaddressed, but may underpin acute and chronic kidney diseases e.g. progressive diabetic kidney disease and IRI which exhibit a male preponderance. Methods: We sequenced single-cell suspensions of 19 pre-implantation living donor biopsies (9 male, 10 female)(10X Genomics). Analyses were performed with Cellranger and Seurat in R. Sex-based transcriptomic differences were examined using varimax-rotated principal component analysis, machine learning approaches and differential expression analysis. Results: 27677 high-quality cells forming 23 clusters were identified with several immune populations and all anticipated parenchymal populations. Individual kidney populations were examined for separation due to donor sex, with clear separation observed for the PT population alone using varimax-rotated principal component analysis (Fig1a). Machine learning identified the most discriminant subset of genes (Model1: 80 genes) that could correctly classify cell sex (AUC 0.98). 75 genes were differentially expressed between males and females (p-value <0.05, LogFC>0.25). Anti-oxidant metallothionein genes were increased in females. Pathway analysis revealed metabolism-related processes (oxidative phosphorylation, and the TCA cycle) as increased in males (Fig 1B).Figure 1:: Identifying sex-biased gene expression in proximal tubule cells. (A) Varimax rotation of PCA components shows clear separation between PT cells from males and females (B) Depiction of top-ranking terms identified by GSEA analysis as being enriched in males and females respectively. Abbreviations: GSEA: Gene Set Enrichment Analysis; PT, proximal tubular NES, normalized enrichment score.Conclusions: We report striking sex-based transcriptional differences in PT cells, suggesting higher baseline metabolic activity in males, and increased anti-oxidant metallothionein genes in females. These sex-based differences in PT gene expression may provide insights into the well-recognized, but previously unexplained sexual dimorphism observed in kidney diseases.
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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) | 0,002 | 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 ».