人类肾脏的参考组织图谱

人类肾脏的参考组织图谱
交互式细胞图集,代表肾脏的肾小球和肾包膜。图片从https://atlas.kpmp.org/explorer/下载科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965

包括Jens Hansen、Rachel Sealfon、Rajastree Menon在内的一组研究人员及其肾脏精准医学项目的同事,以单细胞分辨率建立了与医疗保健相关的现有特定人类肾脏组织图谱。他们将细胞、通路和基因的参考图谱整合到现有产品中,从而改进了图谱。这些新增的部分涉及未受影响的肾切除组织和正常的人体活检。团队的目标是单细胞核转录组学包括sub-segmental激光显微解剖转录组学而且蛋白质组学识别这些基因,通路和细胞。结果描述了肾脏相对于其生理功能的细胞水平功能组织,然后将细胞亚型与基因、蛋白质、代谢物和途径联系起来。沿着肾元的信使RNA水平与亚节段生理活性很好地一致,为具有聚合临床表型的多种分子机制的肾脏疾病分类提供了参考图谱框架。

参考人类肾脏图集

肾脏维持多样化的细胞群,并通过调节液体和电解质平衡来促进生理稳态,渗透性肾元是肾脏的基本组织单位,嵌在间质中,间质包含21万至270万个肾元。肾元和间质维持多个形成血管和毛细血管,包括而且,以及一系列的免疫细胞.研究人员一直致力于在肾脏组织中发展结构-功能内表型关系,以了解器官的生理学和病理生理学。在这项研究中,Hansen等人研究了56名成年人,并分析了80,289个单细胞。科学家们构建了肾脏中不同细胞类型的图谱,以及这些细胞类型的分子实体和功能通路,形成了独特的参考人类肾脏图谱。该研究的数据可以下载为交互式细胞图谱为了解肾脏疾病状态提供一个起点,并计划一个新的功能背景,以推动新的分子分类

人类肾脏的参考组织图谱
肾脏精确医疗项目(KPMP)数据集成和协调程序的图表概要。在KPMP中使用的实验和分析协议的“地铁地图”表示显示在从肾活检到本手稿中表示的综合多模态数据的操作流程中。肾活检通过三种不同的组织处理方法进行处理,在生成数据的组织审问位点(TISs)之间共享。生成分子数据的四种关键模式:转录组(红色)、蛋白质组(蓝色)、成像(黄色)和代谢组(绿色)。活检芯2和3用于分子分析;活检核心1(未描述)用于组织分析。信贷:科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965
肾脏精确医学项目(KPMP)联盟

为了建立参考地图集,科学家们首先进行了各种组学数组以及不同部位的低通量成像实验。研究中使用的标本没有显示出任何疾病的结构性迹象,均来自捐赠者和移植受者的肾切除术和活检。基于共享的组织样本,Hansen等人进行了四项转录组、两项蛋白质组、两项成像和一项空间代谢组学组织分析。研究人员随后整合了多种转录组审问方法,以显示分析之间的一致性和技术协同作用。结果证实了所有已知的主要肾组织细胞类型的肾元和多种免疫细胞。该小组采用了额外的独立方法来改进地图集框架。

人类肾脏的参考组织图谱
转录组学、蛋白质组学和基于图像的分析的集成记录了不同组学技术的一致性。(A)显示在我们的数据集中识别的主要肾元段的方案。Sc和sn数据集可以单独分析,也可以合并分析。均匀流形近似和投影记录了组合分析的结果。从分离的分析中获得细胞亚型计数(图S4, A和B)。相应的LMD片段显示包括用于识别每个亚段的标记物:phalloidin,荧光素异硫氰酸酯标记的phalloidin,用于分离肾小球和其他结构;LRP2, megalin与Alexa Fluor 568二级(红色);UMOD,直接偶联Alexa Fluor 546抗尿调素(红色);荧光素标记的PNA,花生凝集素标记收集管(绿色);4 ',6-二氨基-2-苯基吲哚为核(蓝色)。(B)在联合转录组分析中,我们使用基因表达数据的Pearson相关分析来识别LMD RNAseq数据中每个细胞或细胞核的封闭亚段。 Numbers document the number of cells/nuclei of each cluster mapped to each segment. (C) We calculated log2 fold changes between podocyte (or glomerulus) and PT cells (or tubulointerstitium) for each subject based on each assay. Pairwise correlation coefficients between all log2 fold changes were determined and used for hierarchical clustering. The variation in the axial ranges represents the divergences in the dynamic range of different assays as the axes are non-normalized. (D) Log2 fold changes obtained by the same assay were averaged across all subjects, followed by averaging of the results across all four transcriptomics and two proteomics assays. Positive or negative log2 fold changes indicate podocyte/glomerular or PT/tubulointerstitial expression. (E) Pairwise correlations between the sc/sn RNAseq and proteomic datasets document highest concordance between both proteomic and single-cell assays. Positive and negative log2 fold changes indicate podocyte/glomerular and PT/tubulointerstitial expression, respectively. Credit:科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965

结合蛋白质组学和转录组学分析

Hansen等人通过两种不同的蛋白质组学分析进行了亚段特异性蛋白质表达谱,以在研究中产生生物学上的互补描述。检测结果确定肾小球而且tubulointerstitium,以及近端小管。他们专注于足突细胞/肾小球并将近端小管细胞在工作期间和子分段成四个转录组数据集。基于聚类数据集,他们很容易识别出与适当解剖区域相关的基因或蛋白质组。结果强调了基因或蛋白质的相对表达水平的意义,以指示肾脏的相应解剖区域。多个数据集的组合提高了结果的准确性。研究小组进一步将成像分析整合到实验中,沿着肾元和间质排列不同的细胞亚型,以记录区域的顺序遇到肾小球滤液

在细胞分辨率下生理功能的分子基础

在建立了转录组学、蛋白质组学和成像数据集的一致性后,Hansen等人整合数据来识别细胞类型特异性的功能通路和网络模块。他们使用单细胞和单核RNA测序数据集的单独分析,通过识别表达基因的通路。这项工作有助于从肾脏中鉴定不同类型细胞的功能能力。进一步的结果确定了他们为不同类型的细胞分配通路和生理功能的准确性。该团队对每种细胞类型或亚型的前300个显著基因和蛋白质标记进行了动态富集分析分子生物学的细胞本体分析.他们获得了不到300个显著标记,因此将它们用于下游分析,并绘制了它们预测的通路,以创建肾脏中所有主要细胞类型的通路活性的详细地图。结果确定了许多已知的肾细胞类型的细胞活动。

人类肾脏的参考组织图谱
PT和肾小球细胞和段的标记物富集分析预测已知的细胞功能。(A)利用MBCO动态富集分析每个PT细胞亚型或亚段的标记基因和蛋白。如果它们的相互作用是前25%推断的MBCO SCP相互作用的一部分,则用虚线连接前七个预测中的SCP,如果它们的功能关系是从文献中策划的,则用虚线连接。图S8显示了参与细胞粘附和翻译的其他预测SCPs。对与非肾小球区室相关的代谢物进行MetaboAnalyst富集分析(图S6)。根据代谢产物预测的前8个预测通路中的任何通路,如果可能的话,都被映射到MBCO SCP,并整合到PT SCP网络中。MBCO SCPs肉碱穿梭和肉碱生物合成和转运被添加到预测的MetaboAnalyst途径中,因为有4个和2个涉及的代谢物属于非肾小球代谢物(详见方法)。(B) PT标记基因和蛋白的HumanBase分析。信贷:科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965

人类肾脏的参考组织图谱
好氧和无氧能量的产生和供氧情况准确地突出了缺氧引起损伤的部位。为了比较不同肾元区域的能量生成剖面与实验确定的氧供应,我们生成了一个本体,允许在能量生成中分离有氧和无氧途径。利用本体论对细胞类型、亚型和亚段标记基因的富集分析预测了PT细胞对有氧能量产生的高度依赖,这表明S3是缺氧期间的主要损伤位点(以两次爆炸为标志),因为它在基础条件下的低氧供应。富集结果预测金属金属具有较高的有氧能量生成活性,可由厌氧能量生成来补偿。结合正常情况下该部位的低氧饱和度,我们的结果表明,金属tal是缺氧期间的第二个损伤部位,尽管可能性较小(以一次爆炸为标志)。浓缩结果被合并。方框中的数字表示pO2单位为mmHg。NA,不可用。信贷:科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965
识别易受肾损伤的部位

科学家们还研究了不同的能量产生途径沿着肾单位的肾小管,通过生成代谢途径的集中本体。他们绘制了参与有氧和无氧能量产生的不同路径的表达模式,以及不同水平的氧气可用性在肾元的不同部位.通过比较,他们确定了对缺氧引起的肾损伤易感性较高的区域。代谢途径的分子图谱通常提供了一个基本的前景,以了解在临床环境中由于缺氧造成的损伤。研究小组进行了研究,以确定过滤后的离子或小分子在肾元特定部分的再吸收或在输尿管中排泄的百分比。由于一些肾元段包含多种细胞类型,具有不同的重吸收机制,他们重点研究细胞类型特有的转运机制.因此,细胞图谱首次提供了钠重吸收的详细图像,与实验重吸收谱一致。

人类肾脏的参考组织图谱
预测的钠转运能力与实验确定的重吸收曲线相匹配。(A)从实验确定的总钠重吸收剖面中去除估计的胞旁钠重吸收前后的估计跨细胞钠重吸收。(B)使用我们的和另外两个sn RNAseq数据集,我们计算了所有mRNA计数的总和,这些mRNA计数与肾小管每个节段的钠管腔到血液(L2B)和血到管腔(B2L)运输相关的基因有关。钠的净重吸收能力(彩色条)通过减去两者之和来确定,并与实验确定的跨细胞钠重吸收(灰色条)进行比较。(C)横坐标上方和下方分别可见L2B和B2L细胞类型特异性钠转运机制。错误条文档SEs。亲子关系记录在图例中,其中子scp写在其父scp的下面,并向右移动。为了防止重复计算,我们从每个父SCP中删除了已经被视为其子SCP一部分的任何mRNA水平。图中缺失的父SCP被添加到图例中一个无颜色框的旁边,以适当地记录SCP层次结构。对于多个父scp,我们只显示一个父scp。 Stacked bar diagram colors are in the same or reverse order as in the legend for L2B and B2L, respectively. Credit:科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965

展望:临床环境

通过这种方式,Jens Hansen, Rachel Sealfon, Rajastree Menon和同事们整合了多种类型的组学数据来描述多种亚细胞过程和通路.这些结果强调了从能量代谢的不同分子变化中获得聚合临床表型的可能性。这些变化可以在个体患者中进行绘制,以便在疾病期间进行更好的分类。


进一步探索

研究人员确定了肾脏中尿浓度的关键调节因子

更多信息:Jens Hansen等人,人类肾脏的参考组织图谱,科学的进步(2022)。DOI: 10.1126 / sciadv.abn4965

Casey S Greene等人,通过人类组织特异性网络了解多细胞功能和疾病,自然遗传学(2015)。DOI: 10.1038 / ng.3259

©2022科学BOB体育赌博X网络

引用:人类肾脏参考组织图谱(2022,6月28日)于2022年6月29日从//www.pyrotek-europe.com/news/2022-06-tissue-atlas-human-kidney.html检索
这份文件受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的公平交易外,未经书面许可,不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
74股票

对编辑的反馈