Multiplexed Deep Visual Proteomics Unveils Spatial Heterogeneity and Rare Endocrine States in Human Adult Pancreatic Islets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic islets are highly specialized tissue compartments that regulate metabolism, and their dysfunction contributes to diseases such as prediabetes and diabetes. Characterizing islet morphology and cell plasticity is essential for understanding these pathophysiological states, yet high-resolution spatial proteomics remains challenging due to the islets’ small size and cellular complexity. Here, we present multiplexed deep visual proteomics (mxDVP), an approach that integrates high-plex imaging with ultra-sensitive mass spectrometry to achieve deep spatial proteome profiling of defined cell types in tissue sections. Enhanced segmentation, semi- automated annotation, and optimized laser microdissection enable the enrichment of rare endocrine populations that are often overlooked in single-cell analyses. mxDVP achieves deep proteome coverage of >6,000 proteins from as few as 100 cells, including low-abundance transcription factors critical for endocrine cell fate determination. By profiling over 864,000 human pancreatic cells, we identify 12 endocrine subtypes, including polyhormonal hybrids, revealing previously unrecognized islet heterogeneity, metabolic regulation, and cellular adaptability.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».