Sex Differences in Maturation and Function of Neonatal Porcine Islets Upon Transplantation in Mice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Neonatal porcine islets (NPIs) can mature into a mixed population of endocrine cells that can restore glucose control in mice, pigs, and non‐human primates, representing a potential alternative islet source for clinical beta cell replacement therapy. However, it remains unclear how conditions in the recipient influence the maturation and function of these cells. Here, we investigated the impact of host sex on NPIs implanted under the kidney capsule of male and female B6.129S7‐Rag1 tm1Mom (B6/Rag −/− ) mice. Methods Diabetic mice were transplanted with 3000 NPIs under the kidney capsule. All mice were monitored for reversal of hyperglycemia and glucose clearance at 8‐ and 20‐weeks post‐transplant. Grafts were assessed for cell composition and insulin content. Results Female mice demonstrated improved glucose clearance at 8‐ and 20‐weeks post‐transplant compared to their male counterparts. Improved glucose clearance correlated with accelerated diabetes reversal in females (8 weeks vs. 12 weeks in males) and increased rates of euglycemic achievement (17/18 in females vs. 14/19 in males). However, grafts collected from male mice exhibited an increased percentage of insulin‐positive cells as well as increased insulin content. Conclusion The sex of the host influences the outcomes of NPI transplantation, showcasing the relevance of understanding the role of sex as a biological variable in islet transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».