Single-cell RNA-seq analysis of longitudinal CD4+ T cell samples reveals cell-type-specific changes during early stages of type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: T cells play a pivotal role in the autoimmune destruction of beta cells in type 1 diabetes. However, our understanding of the disease has been limited by lack of a comprehensive single-cell transcriptome analysis of T cells during its early stages. METHODS: T cell samples collected at an early age of 3-24 months from children who subsequently developed type 1 diabetes (N = 11) and their matched controls (N = 11). The samples analysed here were at or before the age of seroconversion, i.e., appearance of beta cell specific autoantibodies. These samples were obtained from the Trial to Reduce Insulin Dependent Diabetes Mellitus (IDDM) in Genetically at Risk (TRIGR) study (ClincalTrials.gov ID: NCT00179777). RESULTS: By phenotypically characterizing over 99,000 cells, we identified cell-type-specific gene expression patterns associated with disease progression. While the cell-type compositions were similar, several genes were differentially regulated in cases in different cell types. Besides pathways altered in cases in specific cell types, interferon related pathways and pathways related to viral response were altered in multiple cell types in cases. We also identified gene regulatory networks (regulon) that drives the transcriptional state of the cell types. Notably, we observed increased PRDM1 regulon activity in Th17 cells and diminished GATA3 regulon activity in naïve T cells, among other changes in the activity of different regulons in children progressing to disease. CONCLUSIONS: Our findings reveal early, cell-type-specific changes in transcription and gene regulatory networks in CD4⁺ T cells associated with type 1 diabetes progression, highlighting key pathways and transcriptional regulators. These insights provide a foundation for understanding early immune dysregulation in type 1 diabetes and basis for strategies to develop early diagnosis and intervention.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».