방법 논문

구조 및 기능 분석을위한 도구로서의 췌장섬의 전산 재구성

DOI:

10.3791/63351

⸱

2022년 3월 9일

 ,  , 
1Department of Electrical Engineering, Universidad Autónoma Metropolitana

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 프로토콜에서 췌장섬은 전용 다중 플랫폼 응용 프로그램에서 구현 된 계산 알고리즘을 사용하여 재구성되고 분석됩니다.

초록

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

췌장섬의 구조적 특성은 인슐린, 글루카곤 및 소마토스타틴 분비 세포의 기능적 반응에 핵심적이며, 이는 전기, 파라크린 및 자가분비 신호를 통한 췌도 내 통신에 미치는 영향으로 인한 것입니다. 이 프로토콜에서 췌장섬의 입체 구조는 먼저 새로운 계산 알고리즘을 사용하여 실험 데이터로부터 재구성됩니다. 다음에, 재구성된 섬의 형태학적 및 연결성 특성, 예컨대 상이한 유형의 세포의 수 및 백분율, 세포 부피, 및 세포-대-세포 접촉이 얻어진다. 그런 다음 네트워크 이론은 평균 정도, 클러스터링 계수, 밀도, 직경 및 효율성과 같은 네트워크 파생 메트릭을 통해 췌도의 연결 특성을 설명하는 데 사용됩니다. 마지막으로, 이러한 모든 특성은 결합된 발진기 모델을 사용하는 계산 시뮬레이션을 통해 기능적으로 평가됩니다. 전반적으로, 여기서는 췌장섬의 연구 및 시뮬레이션을 위해 특별히 개발된 다중 플랫폼 애플리케이션인 IsletLab에서 구현된 단계별 워크플로우를 설명하고, 실험 작업을 보완하기 위해 췌장섬을 특성화하고 분석하기 위한 새로운 계산 방법론을 적용합니다.

서론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

췌장은 머리, 목, 신체 및 꼬리라고하는 영역으로 나뉘며, 각각은 서로 다른 구조, 기능 및 해부학 적 위치 1,2를 가지고 있습니다. 기능적 관점에서 볼 때, 췌장은 내분비 시스템과 외분비 시스템으로 나눌 수 있으며, 전자는 포도당 항상성 조절에 중요한 관여하는 호르몬 분비를 담당하는 반면, 후자는 십이지장1로 효소 분비를 통해 음식 소화에 기여합니다. 췌장섬은 췌장의 내분비 조직을 구성하며 각각 ɑ, β 및 δ 세포에서 분비되는 글루카곤, 인슐린 및 소마토스타틴의 분비를 담당합니다3. 그들의 본질적인 조절 메커니즘 외에도, 이들 세포는 직접적인 전기 소통 (β-세포와 가능성 있는 β 및 δ-세포 사이), 또한 파라크린 및 자가분비 신호전달 4,5,6에 의해 조절된다. 두 메카니즘 모두 췌도 구조(즉, 췌도 내의 상이한 유형의 세포의 조성 및 조직)7,8에 크게 의존한다. 중요하게도, 췌도 건축은 당뇨병이있는 상태에서 변경되며, 결과적으로 섬 내 의사 소통을 방해 할 가능성이 큽니다 9,10.

췌장섬에 대한 연구는 광범위한 실험 방법론을 포함합니다. 이들 중에서도, 췌도에서 상이한 세포의 수, 위치 및 유형을 결정하기 위한 형광 기술의 사용은 췌장섬11,12,13의 구조적 및 형태학적 특성을 연구하고 건강 및 질병에 대한 기능적 함의에 대한 더 나은 이해를 얻을 수 있게 하였다. 보완물로서, 췌장 세포 14,15,16 및 보다 최근에, 췌장섬12,17,18,19의 계산 모델은 실험적으로 다루기 어렵거나 심지어 불가능한 양상을 평가하기 위해 지난 수십 년 동안 사용되어 왔다.

이 프로토콜에서 우리는 췌도 아키텍처를 재구성하고, 정량적 메트릭을 통해 형태 학적 및 연결 특성을 분석하고, 췌도 특성의 기능적 영향을 평가하기위한 기본 시뮬레이션을 수행하는 방법론을 요약하여 실험과 계산 작업 사이의 격차를 해소하는 것을 목표로합니다.

아래에 설명 된 프로토콜은 췌장섬의 연구를 위해 특별히 설계된 계산 알고리즘을 기반으로합니다. 요약하면, 프로토콜의 첫 번째 단계에서, 췌도 아키텍처는 Félix-Martínez et al.19에 의해 최근에 제안된 알고리즘을 사용하여 실험 데이터로부터 재구성되며, 여기서 4',6-디아미디노-2-페닐인돌(DAPI) 염색을 통해 얻어진 핵 위치 및 면역형광을 통해 확인된 세포 유형(Hoang et al.11,12에 의해 상세히 기술됨). )는 반복적인 최적화 절차로 처리됩니다. 이것은 각 세포의 최적 크기와 위치를 결정하고 겹치지 않는 세포로 구성된 섬을 얻게합니다. 둘째로, 재구성된 아키텍처에 기초하여, 세포-세포 접촉들이 식별되어 연결 특성들을 결정하고, 대응하는 췌도 네트워크를 생성하여, 사용자가 췌도 아키텍처를 더 기술하기 위해 정량적 메트릭들을 획득할 수 있게 한다(재구성 알고리즘에 대한 세부사항은 주제(19)에 대한 원래의 작업에서 참조될 수 있다). 마지막으로, 기본적인 기능 시뮬레이션은 Hoang et al.12에 의해 제안 된 모델링 접근법을 사용하여 수행되며, 여기서 실험적으로 관찰 된 호르몬 분비의 박동성 성질20,21에 기초하여, 각 세포는 발진기로 처리되고, 따라서 섬은 재구성 된 섬의 연결 특성에 따라 결합 된 발진기의 네트워크로 표현된다.

이 프로토콜에 사용된 알고리즘의 계산 복잡성을 감안할 때, 관련된 모든 단계들은 전문화된 소프트웨어 또는 프로그래밍 언어의 사용에 대한 그들의 경험 수준에 관계없이 모든 관심있는 독자들에게 이러한 계산 도구들에 접근하는 주된 목적을 갖는 독립형 애플리케이션(22 )에서 구현되었다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

참고: 프로토콜의 개략도는 그림 1에 나와 있습니다. 단계별 설명은 다음과 같습니다 (프로토콜의 모든 단계에서 사용되는 제어판에 대한 자세한 내용은 보충 파일 1 참조).

figure-protocol-1
그림 1: 흐름도. IsletLab에서 구현된 프로토콜의 순차적 순서를 설명하는 흐름도입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

1. 리눅스에 IsletLab 설치

참고: 보충 파일 2의 섹션 2 및 3에 제공된 지침에 따라 Windows 또는 macOS에 IsletLab을 설치합니다.

  1. 인터넷 브라우저를 열고 https://github.com/gjfelix/IsletLab 로 이동합니다. IsletLab 저장소 파일을 다운로드하고 압축을 풉니다.
    참고: 보충 파일 3 에는 이 프로토콜에 사용된 IsletLab 버전의 복사본이 포함되어 있습니다.
  2. gcc 및 nvcc 컴파일러가 설치되어 있는지 확인하십시오. 터미널을 열고 다음 명령을 입력합니다.
    gcc --version
    nvcc --version
    시스템에서 이러한 명령을 인식하지 못하는 경우 보충 파일 2 의 섹션 1에 나열된 지침을 따르십시오.
  3. 데이터 과학 플랫폼을 다운로드하여 설치합니다(자료표 참조). 터미널을 열고 IsletLab 폴더로 이동합니다.
  4. 터미널에 다음 명령을 입력하여 새 환경을 만듭니다.
    conda env create -f isletlabgui_v1.0.yml
  5. 다음을 입력하여 새 환경을 활성화합니다.
    콘다 활성화 isletlab_v1.0
  6. 터미널에 다음 명령을 입력하여 IsletLab 응용 프로그램을 시작합니다(주 창에 대한 설명은 그림 2 참조).
    파이썬 isletlabgui_v1.0 .py

figure-protocol-2
그림 2: IsletLab의 사용자 인터페이스 인터페이스는 세 개의 메인 패널로 구성됩니다 : 구성 (1), 통계 (2) 및 그래픽 (3) 패널. 그래픽 툴바(4)는 그래픽 패널의 하단에 위치한다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 섬 재건

  1. 입력 데이터를 준비합니다. 입력 췌도 데이터(즉, 셀 유형 및 3차원(3D) 좌표)를 열 1에 셀 유형(11: ɑ-cell, 12: β셀, 13: δ셀로 코딩됨)을 포함하는 4열 파일로 구성하고, 열 2~4에는 각각 x, y 및 z 좌표가 포함되어 있습니다( 보충 파일 2 의 섹션 5에 있는 입력 파일 발췌 또는 IsletLab 저장소에 포함된 입력 테스트 파일 참조).
  2. 입력 파일에 열 헤더가 포함되어 있지 않은지 확인하십시오. 필요한 경우 IsletLab 저장소에 포함된 예제 입력 파일을 사용하여 프로토콜을 따르십시오(Input_Islet_test.txt).
    참고: IsletLab에서 구현된 알고리즘을 개발하는 데 사용된 입력 데이터는 Hoang et al.11,12에 의해 상세히 기술된 바와 같이 실험적으로 얻어졌으며, DAPI 염색을 사용하여 핵 위치 및 면역형광을 결정하여 세포 유형을 확인하였다.
  3. 초기 섬 로드 단추를 클릭하고 입력 데이터가 포함된 파일을 선택하여 초기 섬 , 3D 표현 및 해당 통계를 생성합니다. 오류가 발생하면 'islet 파일을로드하는 중 오류가 발생했습니다'라는 메시지가 표시됩니다. 이 문제를 해결하려면 2.1단계를 반복합니다.
  4. 재구성 프로세스를 구성합니다. 재구성 설정 단추를 클릭하고 최적화 매개 변수를 수정합니다(재구성 설정 창에 표시된 알고리즘 및 매개 변수에 대한 간략한 설명은 보충 파일 2 의 섹션 4 및 5 참조).
  5. 초기 온도 = 1, 반복 계수 = 1, 수락 계수 = 1을 설정합니다. 확인 단추를 클릭하여 매개 변수 값을 저장합니다.
    참고: 일반적으로 온도 파라미터의 증가와 반복 및 수용 요인의 증가는 컴퓨팅 시간의 증가를 희생하여 재구성된 섬에 포함된 실험 세포의 관점에서 더 나은 재구성 결과를 산출할 것입니다.
  6. Islet 재구성 단추를 클릭하여 재구성 로그 창을 엽니다(재구성 로그에 제공된 정보에 대한 설명은 보충 파일 2의 섹션 6 참조).
  7. 실행 단추를 클릭하여 재구성 프로세스를 시작합니다. '계속하려면 이 창을 닫으십시오'라는 메시지가 표시될 때까지 최적화 프로세스를 모니터링합니다. 재구성 로그 창을 닫아 재구성된 섬의 시각적 표현을 생성하고 관련 통계를 계산합니다(그림 3A-C의 왼쪽 열 참조).
  8. 통계 패널의 최종 췌도 탭에 표시된 최적화 통계를 분석하여 재구성 프로세스의 결과를 평가합니다. 특히, 재구성된 섬에 포함된 실험 세포의 백분율(실험의 %)을 최대화하거나 동등하게 중첩 횟수를 최소화하는 데 초점을 맞춥니다(도 3A-C의 수렴 플롯, 오른쪽 열에도 그래픽으로 표시됨).
  9. 실험 통계량의 %가 사용자 목표에 따라 낮은 것으로 간주되는 경우, 단계 9.1에 설명된 대로 IsletLab을 다시 시작하고 재구성 설정에서 초기 온도, 반복 인자 및 수용 계수를 증가시키고 만족스러운 결과가 얻어질 때까지 단계 2.1-2.4를 반복한다(실험 셀의 95% >). 재구성 과정 및 관련 결과에 대한 자세한 설명은 보충 파일 2 의 섹션 5-7을 참조하십시오.

3. 세포 대 세포 접촉 식별

  1. 재구성 설정 단추를 클릭하고 연락처 허용 오차 매개 변수를 설정하여 셀 간 접촉 허용 오차를 정의하고 확인을 클릭하여 매개 변수 값을 저장합니다.
    참고: 접촉 허용 오차 매개변수는 접촉 중인 것으로 간주하기 위해 셀 사이의 최대 거리를 나타냅니다.
  2. 셀 대 셀 접촉 단추를 클릭하여 밀접한 접촉에 있는 셀을 식별합니다. 연락처 탭에서, 그래픽 패널에 그래픽으로 표시된 접촉 셀(검은 선)과 통계 패널에 표시된 대응하는 통계(즉, 전체, 동형 및 이형 접점 및 ɑ-ɑ, β-β, δ-δ, ɑ-β, ɑ-δ, β-δ 접촉)를 통계패널에 표시한다(도 4A-C의 왼쪽 열 참조).
  3. 접촉 허용 오차 파라미터를 증가(감소)시켜 세포 대 세포 접촉의 수를 증가(감소)시킨다. 세포 간 접촉의 식별 및 관련 결과에 대한 자세한 내용은 보충 파일 2 의 섹션 8을 참조하십시오.

4. 췌도 네트워크 구축

  1. 네트워크 구축 단추를 클릭하여 섬 네트워크를 생성하고 연결된 네트워크 메트릭을 계산합니다(그림 4A-C의 오른쪽 열 참조).
    참고: 생성된 췌도 네트워크와 관련된 결과에 대한 자세한 설명은 보충 파일 2의 섹션 9에 나와 있습니다.

5. 재건 된 섬의 기능 시뮬레이션

  1. 인터페이스의 구성 패널에 있는 시뮬레이션 탭 으로 전환합니다(그림 5).
  2. 원하는 고유 주파수 모드( 상수 또는 임의 )를 선택하고 고유 주파수 구성 단추를 클릭하여 발진기 주파수(Hz)를 정의합니다. 랜덤 고유 주파수가 선택되면 평균과 편차(Hz)를 정의하여 정상적으로 분포된 랜덤 주파수를 생성합니다(시뮬레이션 파라미터에 대한 설명은 보충 파일 2 의 섹션 11 참조).
  3. 초기 단계의 원하는 모드( 상수 또는 임의)를 선택합니다. 상수 초기 단계를 선택한 경우 초기 단계 구성 단추를 클릭하여 발진기의 위상(라디안 단위)을 정의합니다. 임의의 초기 위상이 선택되면, 시스템은 모든 발진기에 0과 2π 사이의 랜덤 위상을 할당합니다.
    참고: 일정한 초기 위상을 선택하면 모든 발진기가 위상으로 초기화됩니다.
  4. 상호 작용 구성 단추를 클릭하여 상호 작용 강도 창에서 셀-셀 간 상호 작용 매개 변수를 정의합니다. 상호 작용 매개 변수에 대한 설명은 보충 파일 2의 섹션 11을 참조하십시오.
  5. 총 시뮬레이션 시간(ins), 시간 단계(ins) 및 저장 계수(저장된 데이터 요소 사이의 단계 수)를 정의하여 시뮬레이션을 구성합니다. 그림 5 에 표시된 시뮬레이션에서 총 시간은 20000초였으며 시간 단계는 0.1초이고 절약 계수는 500초였습니다.
  6. 시뮬레이션을 수행하는 데 사용할 수 있는 블록, 스레드 및 컴퓨팅 플랫폼 기능의 수를 정의합니다. 사용 가능한 그래픽 처리 장치(GPU)의 특정 특성에 따라 이러한 파라미터를 정의하십시오.
    참고: 그림 5에 표시된 예에서는 멀티프로세서당 36개의 멀티프로세서와 64개의 컴퓨팅 플랫폼 코어가 있는 GPU가 사용되었기 때문에 블록당 36개의 블록과 64개의 스레드(2304개의 컴퓨팅 플랫폼 코어)가 사용되었습니다. 사용된 컴퓨팅 플랫폼 능력 파라미터의 값은 하드웨어 컴퓨팅 플랫폼 능력이 7.5이기 때문에 75였다(이러한 파라미터에 대한 자세한 내용은 보충 파일 2 의 섹션 10 참조).
  7. 시뮬레이션 실행 단추를 클릭하여 시뮬레이션 로그 창을 엽니다. 실행 버튼을 클릭하여 시뮬레이션을 시작하고 '계속하려면 창을 닫으십시오'라는 범례가 표시 될 때까지 프로세스를 모니터링하십시오. 시뮬레이션 로그에 대한 자세한 내용은 보충 파일 2의 섹션 12를 참조하십시오.
  8. 시뮬레이션 로그 창을 닫아 시뮬레이션 결과를 관찰합니다( 그림 5 참조). 시뮬레이션 결과에 대한 자세한 내용은 보충 파일 2의 섹션 13에 나와 있습니다.

6. 프로젝트 저장 (선택 사항)

  1. 메뉴 모음에서 파일 > 프로젝트 내보내기 를 클릭합니다. 프로젝트 파일을 저장할 디렉토리를 선택하고 확인 버튼을 클릭하십시오.
    참고: 프로젝트 파일의 이름은 초기 데이터 파일의 이름에 따라 자동으로 결정됩니다. 프로젝트가 저장되지 않으면 모든 결과 및 관련 파일이 자동으로 삭제됩니다.
  2. 파일 > 프로젝트 로드를 클릭하여 내보낸 프로젝트를 로드합니다.

7. 숫자 저장 (선택 사항)

  1. 플롯 도구 모음에 있는 플롯 저장 아이콘을 클릭하여 현재 시각화를 이미지 파일에 저장합니다. 프로토콜 전체에서 생성된 모든 그림에 대해 이 단계를 반복합니다.
    참고: 플롯 및 섬 시각화는 그래픽 패널의 플롯 도구 모음에서 사용할 수 있는 아이콘을 사용하여 수정할 수 있습니다.

8. 프로젝트로드 (선택 사항)

  1. 주 메뉴에서 파일 > 프로젝트 로드 를 클릭하고 6.1-6.2단계에 설명된 대로 이전에 저장한 프로젝트 파일을 선택합니다.
    참고: 프로젝트 파일이 외부에서 수정된 경우 프로젝트가 올바르게 로드되지 않습니다. 프로젝트가 성공적으로 로드되면 시뮬레이션 기능만 사용할 수 있습니다.

9. 재구성 프로세스 및 분석 다시 시작 (선택 사항)

  1. 사용자는 언제든지 파일 > 다시 시작 을 선택하여 모든 결과를 삭제하고 새 재구성 및 분석을 시작할 수 있습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Félix-Martínez et al.19가 제안한 방법론을 사용한 췌장섬의 재구성은 최적화 알고리즘 (재구성 설정에 정의 된)에 주어진 매개 변수에 크게 의존합니다. 이에 대한 예가 그림 3에 시각적으로 표시되어 있으며, 여기서 서로 다른 매개 변수 집합을 사용하여 얻은 재구성된 섬이 표시됩니다. 먼저, 도 3A에서, 초기 데이터에 포함된 셀의 86.6%를 포함하는 재구성이 도시되어 있다(588개 셀 중 509개, 초기 온도 = 1, 반복 인자 = 1, 수용 인자 = 1). 초기 온도 및 반복 및 수용 인자가 증가하면(초기 온도 = 10, 반복 인자 = 5, 및 수용 인자 = 5, 도 3B), 초기 세포의 더 높은 백분율(93.37%)이 재구성된 섬에 포함되었다(즉, 588개 세포 중 549개). 도

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

위의 프로토콜은 새로운 계산 알고리즘을 사용하여 췌장섬 구조를 재구성하고 분석하는 실용적인 접근 방식을 설명합니다. 이 연구의 주요 목적은 췌도 연구 공동체가 췌장섬 아키텍처의 형태 학적 및 연결 특성을 특성화하고 계산 시뮬레이션을 통해 이러한 특성의 가능한 기능적 함의를 평가하기위한 양적 메트릭을 도출 할 수있게하는 것입니다.

이 프로토콜에 채택된 알고리즘은 앞서12,19에서 상세히 설명되었지만, 상대적인 복잡성으로 인해 직접적이고 사용자 친화적인 구현이 부족하여 실험 및 이론 작업에 대한 보완적인 도구로서의 사용이 제한되었습니다.

첫째, Félix-Martínez et al.19 에 의해 제안 된 최근의 알고리즘은 실험 데이터 (예 : 핵 좌표 및 세포 유형)로부터...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자는 공개 할 것이 없습니다.

감사의 글

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

G.J. Félix-Martínez는 CONACYT (Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, México)와 Universidad Autónoma Metropolitana (México City)의 전기 공학과에 감사드립니다. Danh-Tai Hoang 박사, Manami Hara 박사 및 Junghyo Jo 박사가이 작업을 가능하게하는 섬 건축물을 연구 공동체와 공유하는 데 탁월한 노력과 관대함에 감사드립니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
기능 시뮬레이션에 필요한CUDA 지원 NVIDIA 그래픽 카드
IsletLabhttps://github.com/gjfelix/IsletLab(지침에 따라 응용 프로그램을 다운로드하고 설치하십시오.)

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Chen, L., Pan, X., Zhang, Y. H., Huang, T., Cai, Y. D. Analysis of Gene Expression Differences between Different Pancreatic Cells. ACS Omega. 4 (4), 6421-6435 (2019).
  2. Longnecker, D. S., Gorelick, F., Thompson, E. D., Histology, Anatomy, Histology, and Fine Structure of the Pancreas. The Pancreas. Beger, H. G., Warshaw, A. L., Hruban, R. H., Buchler, M. W., Lerch, M. M., Neoptolemos, J. P., Shimosegawa, T., Whitcomb, D. C., GroB, C. , Wiley Online Library. (2018).
  3. Liao, E. P., Brass, B., Abelev, Z., Poretsky, L. Endocrine Pancreas. Principles of Diabetes Mellitus. Poretsky, L. , Springer. Cham. (2017).
  4. Noguchi, G. M., Huising, M. O. Integrating the inputs that shape pancreatic islet hormone release. Nature Metabolism. 1, 1189-1201 (2019).
  5. Pérez-Armendariz, E. M. Connexin 36, a key element in pancreatic beta cell function. Neuropharmacology. 75, 557-566 (2013).
  6. Briant, L., et al. δ-cells and β-cells are electrically coupled and regulate α-cell activity via somatostatin. The Journal of Physiology. 596 (2), 197-215 (2018).
  7. Arrojoe Drigo, R., et al. New insights into the architecture of the islet of Langerhans: a focused cross-species assessment. Diabetologia. 58 (10), 2218-2228 (2015).
  8. Cabrera, O., et al. The unique cytoarchitecture of human pancreatic islets has implications for islet cell function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 103 (7), 2334-2339 (2006).
  9. Folli, F., et al. Pancreatic islet of Langerhans' cytoarchitecture and ultrastructure in normal glucose tolerance and in type 2 diabetes mellitus. Diabetes, Obesity & Metabolism. 20, Suppl 2 137-144 (2018).
  10. Kilimnik, G., et al. Altered islet composition and disproportionate loss of large islets in patients with type 2 diabetes. PloS One. 6 (11), 27445(2011).
  11. Hoang, D. T., et al. A Conserved Rule for Pancreatic Islet Organization. PloS One. 9 (10), 110384(2014).
  12. Hoang, D. T., Hara, M., Jo, J. Design Principles of Pancreatic Islets: Glucose-Dependent Coordination of Hormone Pulses. PloS One. 11 (4), 0152446(2016).
  13. Brissova, M., et al. Assessment of human pancreatic islet architecture and composition by laser scanning confocal microscopy. The Journal of Histochemistry and Cytochemistry: Official Journal of the Histochemistry Society. 53 (9), 1087-1097 (2005).
  14. Félix-Martinez, G. J., Godínez-Fernández, J. R. Mathematical models of electrical activity of the pancreatic β-cell: a physiological review. Islets. 6 (3), 949195(2014).
  15. Félix-Martínez, G. J., González-Vélez, V., Godínez-Fernández, J. R., Gil, A. Electrophysiological models of the human pancreatic δ-cell: From single channels to the firing of action potentials. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 36 (2), 3296(2020).
  16. Watts, M., Sherman, A. Modeling the pancreatic α-cell: dual mechanisms of glucose suppression of glucagon secretion. Biophysical Journal. 106 (3), 741-751 (2014).
  17. Lei, C. L., et al. Beta-cell hubs maintain Ca2+ oscillations in human and mouse islet simulations. Islets. 10 (4), 151-167 (2018).
  18. Watts, M., Ha, J., Kimchi, O., Sherman, A. Paracrine regulation of glucagon secretion: the β/α/δ model. American Journal of Physiology. Endocrinology and Metabolism. 310 (8), 597-611 (2016).
  19. Félix-Martínez, G. J., Mata, A., Godínez-Fernández, J. R. Reconstructing human pancreatic islet architectures using computational optimization. Islets. 12 (6), 121-133 (2020).
  20. Hellman, B., Salehi, A., Gylfe, E., Dansk, H., Grapengiesser, E. Glucose generates coincident insulin and somatostatin pulses and antisynchronous glucagon pulses from human pancreatic islets. Endocrinology. 150 (12), 5334-5340 (2009).
  21. Hellman, B., Salehi, A., Grapengiesser, E., Gylfe, E. Isolated mouse islets respond to glucose with an initial peak of glucagon release followed by pulses of insulin and somatostatin in antisynchrony with glucagon. Biochemical and Biophysical Research Communications. 417 (4), 1219-1223 (2012).
  22. Félix-Martínez, G. J. IsletLab: an application to reconstruct and analyze islet architectures. Islets. 14 (1), 36-39 (2022).
  23. Félix-Martínez, G. J., Godínez-Fernández, J. R. Comparative analysis of reconstructed architectures from mice and human islets. Islets. 14 (1), 23-35 (2022).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

Islet ReconstructionComputational SimulationNetwork TheoryCell To Cell ContactsMorphological AnalysisCoupled OscillatorsIsletLab ApplicationStructural Properties

관련 논문