Immune signaling mediates stromal changes to support epithelial reprogramming in celiac duodenum
Notice bibliographique
Résumé
Celiac disease is a chronic autoimmune disorder affecting 0.5%-1% of the population. Here, we assembled the most comprehensive single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) dataset in celiac disease (CeD) to date, including 203,555 cells across 21 active CeD and 11 control duodenal samples. CeD was characterized by single-cell differential changes in abundance, gene expression, and cell-cell interactions across cellular compartments versus control. Epithelial changes included increased stem/crypt and secretory epithelial cells in CeD and decreased absorptive enterocytes, reflecting crypt hyperplasia and villus atrophy. Distinct changes in stromal populations correlated with epithelial changes, particularly increased abundance and transcriptional activity of NRG1 and SMOC2 fibroblasts. Cell-cell interaction analysis proposed a distinct increased role of fibroblasts to support epithelial reprogramming of the increased stem/crypt epithelial fraction in CeD, mediated by myeloid derived interleukin-1β (IL-1β) and lymphoid-derived interferon γ (IFN-γ). This dataset reveals a role for T-myeloid-stromal-epithelial cell communication in CeD, highlighting key mechanisms of the tissue-level cellular dynamics in response to gluten ingestion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».