No Evidence for Persistent Enteroviral B Infection of Pancreatic Islets in Patients With Type 1 Diabetes and Prediabetes From RNA Sequencing Data
Notice bibliographique
Résumé
Persistent enterovirus B infection has been proposed as an important contributor to the etiology of type 1 diabetes. We leveraged extensive bulk RNA-sequencing (RNA-seq) data from α-, β-, and exocrine cells, as well as islet single-cell RNA-seq data from the Human Pancreas Analysis Program (HPAP), to evaluate the presence of enterovirus B sequences in the pancreas of patients with type 1 diabetes and prediabetes (no diabetes but positive for autoantibodies). We examined all available HPAP data for either assay type, including donors without diabetes and with type 1 and type 2 diabetes. To assess the presence of viral reads, we analyzed all reads not mapping to the human genome with the taxonomic classification system Kraken2 and its full viral database augmented to encompass representatives for all 28 enterovirus B serotypes for which a complete genome is available. As a secondary approach, we input the same sequence reads into the STAR aligner using these 28 enterovirus B genomes as the reference. No enterovirus B sequences were detected by either approach in any of the 243 bulk RNA libraries or in any of the 79 single-cell RNA libraries. While we cannot rule out the possibility of a very-low-grade persistent enterovirus B infection in the donors analyzed, our data do not support the notion of chronic viral infection by these viruses as a major driver of type 1 diabetes.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».