Benchmarking porcine pancreatic ductal organoids for drug screening applications
Notice bibliographique
Résumé
Primary human pancreatic ductal organoids (HPDO) have emerged as a model to study pancreas biology and model disease like pancreatitis and pancreatic cancer. Yet, donor material availability, genetic variability and a lack of extensive benchmarking to healthy and disease pancreas limits the range of applications. To address this gap, we established porcine pancreatic ductal organoids (PPDO) as a system from a reliable, genetically defined and easily obtainable source to model pancreatic ductal/progenitor biology. We benchmarked PPDO to HPDO and primary porcine pancreas using single-cell RNA sequencing (scRNA-Seq). We observed no overt phenotypic differences in PPDO derived from distinct developmental stages using extensive proteomics profiling, with a WNT/basal cell signaling enriched population characterizing PPDO. PPDO exhibited differentiation potential towards mature ductal cells and limited potential towards endocrine lineages. We used PPDO as a chemical screening platform to assess the safety of FDA-approved drugs and showed conserved toxicity of statins and α-adrenergic receptor inhibitors between PPDO and HPDO cultures. Overall, our results highlight the PPDO as a model for mammalian duct/progenitor applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».