Biological sex affects human islet gene expression and mitochondrial function in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
The clinical characteristics of type 2 diabetes (T2D) differ between the sexes. For example, the risk of T2D is higher in males than in premenopausal females, whereas the risk of T2D-associated cardiovascular disease is higher in females. The sex-dependent mechanisms of T2D pathogenesis remain incompletely understood. Publicly available human islet datasets, such as HPAP and Humanislets.com, offer a valuable tool for uncovering the impact of biological sex on islet structure, gene expression, and function at a scale that was not previously possible. We performed an integrated analysis of data from publicly available sources to identify sex differences in baseline islet characteristics in donors without diabetes and subsequently examined these features in donors who lived with T2D. Among donors without diabetes, female islets had a greater proportion of alpha-cells compared with male islets and showed enriched expression of ribosomal and mitochondrial pathways in both beta- and alpha-cells. Measurements of mitochondrial function in female islets revealed lower spare respiratory capacity compared to male islets due to higher basal respiration. Male and female islets had distinct changes in gene and protein expression in the context of T2D with female islets having greater preservation of insulin content and fewer defects in islet function. Together, these data show female islets have fewer islet impairments in T2D. This highlights the need for detailed mechanistic studies in both sexes to support effective and sex-informed interventions for T2D.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».