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摘要 目的/假设 胰岛组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）是研究1型糖尿病（T1D）的有力工具。然而，单个数据集在规模上存在局限，且分散于不同供体、实验室和实验条件之中，这凸显了构建统一单细胞图谱的必要性。本研究旨在通过汇集多种来源的数据，构建一套全面整合的人类离体胰岛scRNA-seq图谱。 方法 收集了来源于离体胰岛的公开可用scRNA-seq数据集，这些数据由Human Pancreas Analysis Program（HPAP）、Prodo Labs和Integrated Islet Distribution Program（IIDP）生成和/或提供。研究实施了系统性的质量控制，以筛选高质量样本、测序读段和细胞。在数据整合过程中，纳入了年龄、性别、体重指数（BMI）、原始研究、处理条件、胰岛数据/分发资源以及测序化学体系等重要变量。 结果 我们构建了一套全面的人类胰岛单细胞图谱，包含来自140名供体的191项高质量检测（女性59名，男性81名），覆盖五类表型组：无糖尿病对照供体（69名）、无糖尿病但自身抗体阳性的供体（12名）、糖尿病前期供体（11名）、1型糖尿病供体（12名）以及2型糖尿病供体（36名）。该图谱还纳入了经过实验扰动的样本，包括暴露于SARS-CoV-2感染和促炎性细胞因子的样本。总体而言，该图谱包含448,935个细胞，涵盖了主要的内分泌胰岛细胞群，如α细胞（43.3%）和β细胞（26.8%），以及非内分泌细胞群，如内皮细胞（0.75%）和免疫细胞（0.6%）。 结论/解释 通过对多来源数据进行统一协调与整合，我们构建了一套全面的人类离体胰岛单细胞图谱，并已在 `www.pankbase.org` 公开发布。该图谱为基于假设的糖尿病病理生理机制研究提供了平台；同时，鉴于其在测序读段、条形码和样本层面实施了严格的质量控制，并辅以审慎的元数据整理，因此也非常适合用于下游机器学习应用。
摘要
目的/假设 胰岛组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）是研究1型糖尿病（T1D）的有力工具。然而，单个数据集在规模上有限，且分散于不同供体、实验室和实验条件之间，这凸显了构建统一单细胞图谱的必要性。本研究旨在通过汇集多种来源的数据，构建一套全面整合的人类离体胰岛scRNA-seq图谱。
方法 收集了来源于离体胰岛、由人类胰腺分析计划（HPAP）、Prodo Labs和综合胰岛分发计划（IIDP）生成和/或提供的公开scRNA-seq数据集。实施了系统性的质量控制，以筛选高质量样本、测序读段和细胞。在数据整合过程中，纳入了年龄、性别、体重指数（BMI）、来源研究、处理条件、胰岛数据/分发资源以及测序化学体系等重要变量。
结果 我们构建了一套全面的人类胰岛单细胞图谱，包含来自140名供体的191项高质量检测（59名女性，81名男性），覆盖五类表型组：无糖尿病对照供体（69名）、无糖尿病但自身抗体阳性供体（12名）、糖尿病前期供体（11名）、1型糖尿病供体（12名）以及2型糖尿病供体（36名）。该图谱还纳入了经实验扰动的样本，包括暴露于SARS-CoV-2感染和促炎性细胞因子的样本。总体而言，该图谱包含448,935个细胞，涵盖了主要的胰岛内分泌细胞群，如α细胞（43.3%）和β细胞（26.8%），以及非内分泌细胞群，如内皮细胞（0.75%）和免疫细胞（0.6%）。
结论/解释 通过对多来源数据进行统一协调与整合，我们构建了一套全面的人类离体胰岛单细胞图谱，并已在 www.pankbase.org 公开发布。该图谱为基于假设的糖尿病病理生理学研究提供了平台；同时，鉴于其在测序读段、条形码和样本层面均经过严格质量控制，并辅以细致的元数据整理，因此也非常适用于下游机器学习应用。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.02.729719v1?rss=1
🏷️ 单细胞RNA测序 胰岛图谱 糖尿病 数据整合 人类胰岛 单细胞图谱