zsírszövetminták génexpresszió alapú dekonvolúciója az AT21 aláírási mátrix segítségével

az AT21 aláírási mátrixot azzal a céllal fejlesztették ki, hogy meghatározzák a zsírszövetminták sejtösszetételét. 21 sejttípusból álló 1872 mikroarray szonda sejttípus-specifikus expressziós profiljából áll. Az 1872 szondákat úgy választottuk ki, hogy optimalizáljuk az aláírási mátrix azon képességét, hogy megkülönböztessük a különböző sejttípusokat, ami tükröződik a sejttípusok közötti információ átfedés minimalizálásával (az állapotszám minimalizálásával, lásd a kiegészítő módszereket).

Az ábrán. 2A megmutatjuk az összefüggéseket az aláírások között a különböző sejttípusok, felfedve magas közötti összefüggéseket a kapcsolódó cella típusok, mint például a bőr alá, majd pericardialis zsírsejteket, vagy mesenchymalis őssejt/stroma sejtek, chondrocytes, osteoblastok, valamint a zsírszövet szár/stroma sejtek (ASCs). Az egyes sejttípusok közötti magas korrelációk fényében arra törekedtünk, hogy megvizsgáljuk megközelítésünk azon képességét, hogy megkülönböztessük a hasonló sejttípusokat a következő két stratégiával. Először a dekonvolúciós megközelítést alkalmazzuk a referenciaadatkészletre, ami egyértelmű különbséget eredményez a sejttípusok között (ábra. 3A) pozitív kontrollként annak bizonyítására, hogy a javasolt módszer valóban egyértelműen azonosíthatja a tiszta cellás aláírásokat a referenciaadatkészletből. Azt is mutatják, ugyanabban az ábrán (ábra. 3B, C)a hagyományos markerek normalizált expressziója, valamint a cellmade előre jelzett primer markerek összehasonlítása a referenciaadatkészletben lévő sejttípusokból. Az ábra azt mutatja, az összehasonlítás szempontjából sejttípus specifikus normalizált kifejezése hagyományos markerek vs CellMaDe megjósolt markerek minden sejttípus. Másodszor, dekonvolúciós elemzést végzünk 779 zsírszövet-mintával (kiegészítő adatok S2) négy különböző zsírszövet-raktárból (SAT, zab, PAT, and EAT), és ellenőrizzük, hogy az eredmények mennyire értenek egyet az irodalom testével. Ez a második elemzés azt mutatja, hogy a zsírszövetminták várhatóan átlagosan 14,5% asc-vel rendelkeznek, míg a három kapcsolódó sejttípus (mezenchimális ős/stromális sejtek, oszteoblasztok és kondrociták) összege átlagosan 1% alatt van, feltárva azon képességünket, hogy helyesen megkülönböztessük ezeket a sejttípusokat (kiegészítő ábra. S4). Továbbá 95% – a ÜLT minták egy pericardialis zsírsejtek pontszám 0%, az átlagos bőr alatti zsírsejtek pontszám 74%, míg a ZAB, ENNI, PAT minták többnyire azt jósolta, hogy több pericardialis zsírsejtekben, mint a bőr alatti zsírsejteket, bár a különbség kevésbé egyértelmű. Ez egyértelmű különbséget mutat a szubkután zsírsejtek és az adipociták között a belső szervek közelében lévő más zsírlerakódásokból, amelyek a javasolt módszerrel kimutathatók.

a TissueDecoder sejttípus-specificitása: az AT21 aláírási mátrix Hőtérképei, amelyek (A) cibersort sejttípus-összetétel-előrejelzését mutatják AT21-vel signature matrix, (b) a normalizált expressziója kiválasztott hagyományos markerek irodalom és (C) a normalizált expressziója cellmade jósolt primer markerek. Az ábra feletti közös xaxis az AT21 aláírási mátrixból származó sejttípusok annotálására használt mintákat jelöli. A CellMaDe és a CIBERSORT egyaránt AT21 signature matrix-szal vannak kiképezve, ezért (A,C) mindkét módszer esetében optimális eredmény, míg B) a hagyományos markerek elválasztási erejét jelenti az AT21 signature mátrixon. A zöld négyzetek minden egyes cellatípusra (oszlopokra) jelzik a sort a megfelelő jelölővel.

Ezen értékelések mellett egy független platformot (különböző Affymetrix microarray platformokat) használtunk validációs adatkészlet a CIBERSORT alapú dekonvolúció tesztelésére az AT21 aláírási mátrixmal, amely azt mutatja, hogy megközelítésünk helyesen biztosítja a legmagasabb százalékos arányt a megfelelő izolált sejttípushoz az összes vizsgált sejttípushoz az érvényesítési adatkészletben (kiegészítő ábra. S1C).

A becsült százalékok az elszigetelt cell típusú 69.2% – a bőr alatti zsírsejteket, 57.1% – os ASCs, 89.9% a B-sejtek, 84.A CD4+ T sejtek esetében 8%, a CD8+ T sejtek esetében 71,0%, az NK-sejtek esetében 62,0%, a monociták esetében pedig 90,5%. A zsírszövet CD14+ frakciója (monociták/makrofágok) az előrejelzések szerint főként makrofágokból (25,4%), myeloid dendritikus sejtekből (24,4%) és monocitákból (18,1%) áll. Az optimális eredményektől való eltérés a referenciaadatok alapján (ábra. 3A) a validációs és referenciaadatkészletek közötti platformközi különbségekkel magyarázható (a validációs adatkészletet és a referenciaadatkészletet két különböző Affimetrix mikroarrays-ra hibridizálták).

CellMaDe primary and secondary markers

ezután tovább jellemezzük az aláírási mátrixot azzal, hogy megvizsgáljuk, mely gének vannak benne beépítve, és összehasonlítjuk sejttípus-specifikusságukat a hagyományosan használt sejttípus markerekkel az elsődleges és másodlagos marker kritériumok (Eqs. 1 és 2 a módszerek szakaszban). Ez azt eredményezte, hogy az elsődleges és a másodlagos kritérium pontszámai alapján rangsorolták a tömbön található összes szondát. A Füge. 2B, azt mutatják, a top 10 gének, amelyek a legmagasabb elsődleges és másodlagos kritérium pontszám négy sejttípus-nevezetesen asc, CD8 + T-sejtek, makrofágok és szubkután adipociták -, és jelzik a sejt helyét szerint gén ontológiai feltételek (mind a 21 sejttípus lásd a kiegészítő ábra. S2, Kiegészítő Adatok S3). Az AT21 aláírási mátrixban jelen lévő összes gén félkövérrel van jelölve, ami azt mutatja, hogy a CIBERSORT algoritmus elsősorban másodlagos markerek kombinációját választja (a CIBERSORT génkiválasztási kritériuma összehasonlítható a másodlagos marker kritériumunkkal), míg az elsődleges markerek és a hagyományos markerek nem mindig szerepelnek az aláírási mátrixban.

Ez ellentétben áll a klasszikus marker-alapú megközelítésekkel, mint például az immunhisztokémia, amelyek nagymértékben támaszkodnak egy (elsődleges) marker sejttípus-specifitására. Mindazonáltal a hagyományos markerek, mint például a makrofágok CD68, más sejttípusokban is kifejeződnek, mint például a monociták, a plazmacitoid dendritikus sejtek10, és kisebb mértékben a fibroblasztokban és az endothel sejtekben11,12, amelyet a viszonylag alacsony elsődleges kritérium pontszám is jelez (ábra. 2B). Ezért azt javasoljuk, hogy a sejtek által azonosított elsődleges markereket kísérletileg tovább kell megerősíteni, mielőtt a zsírszövetben lévő sejttípusok alternatív markereként tisztáznák.

a CD8 + T sejtek esetében a hagyományosan használt marker (differenciálódási klaszter 8B; CD8B) a legerősebb elsődleges marker, ami nem volt túl meglepő. Azonban Klaszter differenciálás 4 (CD4) nem nagyon specifikus CD4+ T-sejtek, amint azt az elterjedt kifejezés más vérképző sejt típusú, mint a monociták vagy makrofágok (Fig. 3b, kiegészítő ábra. S2). Ez az oka annak is, hogy az áramlási citometriában a CD4-et csak a CD3+ sejtpopuláció (T-sejtek) azonosítása után használják a CD4+ T-sejtek azonosítására. A hét transzmembrán fehérjét (DCSTAMP) expresszáló Dendrocyte-t elemzésünk szerint a makrofágok nagyon specifikus elsődleges markereként azonosítjuk. A Füge. 3C megfigyeljük, hogy a DCSTAMP nagy expressziója a makrofágminták egy részhalmazára korlátozódik, amelyek kiemelhetik annak specifikusságát a makrofágok egy részhalmazára, pl. makrofág óriás, mint a sejtek, amint azt a korábbi tanulmányok javasolják13. Az ASCs esetében az azonosított elsődleges eea1 marker nem túl feltűnő. Ehhez a sejttípushoz javasoljuk a másodlagos markerek kombinációját az áramlási citometriás gating stratégiákban, valamint a CIBERSORT algoritmusban.

úgy tűnik, hogy a szubkután adipociták esete hasonló, mivel a CMA1 elsődleges marker szintén nem túl feltűnő. Ez azonban annak tulajdonítható, hogy a perikardiális adipociták szintén a referencia mátrix részét képezik. Ezért az elsődleges kritérium ebben az esetben nem csak az adipociták megkülönböztetésére összpontosít más sejttípusoktól, hanem az adipociták megkülönböztetésére is két különböző raktárból. Ezért egy további elemzést is belefoglaltunk az adipociták összevonásával a referencia Mátrixba, hogy meghatározzuk az adipociták elsődleges markereit. Az első három elsődleges markerek azonosított adipociták ebben az elemzésben voltak SPARCL1, ADIPOQ, és THRSP.

az azonosított elsődleges markerek további értékeléséhez összehasonlítottuk expressziójukat egy szélesebb, független adatkészletben, amely 394 anatómiailag annotált szöveti expressziós profilból áll (kiegészítő ábra. S3, Kiegészítő Módszerek). A 21 primer markerek közül hat teljes mértékben validált, a meghatározás szerint a javasolt sejttípus legmagasabb kifejeződése, nevezetesen az endothel sejtek KALCRL, az eritroblasztok SPTA1, a CD8B a CD8+ T sejtek esetében, az Ms4a1 A B sejtek esetében, a prss33 az eozinofilek esetében, a dcstamp a makrofágok esetében. Tizenkét markerek részben érvényesített, azonosítható közül az első öt 394 anatómiailag jegyzetekkel ellátott szövet kifejezés profilok vagy kifejezett magasabb szinten csak a cella típusok, amelyek nem kapcsolódnak a zsírszövet, mint a myocytes vagy idegsejtek. Csak három markerek nem érvényesített, nevezetesen EEA1 a ASCs, RGS5 a simaizom sejtek PF4V1 a vérlemezkék, ez utóbbi hiányában a vérlemezkék a validálási adatkészlet a PF4V1, megakadályozva annak megfelelő értékelése.

végül a független validációs adatkészletet használtuk az azonosított elsődleges markerek megkülönböztető erejének értékelésére. Az elemzés eredményeit a kiegészítő ábra mutatja be. S1 illetve Kiegészítő Adatok S2, azt mutatja, hogy az elsődleges markerek vannak kifejezve, valamint képes különbséget tenni a cella típusok az ellenőrzési adatbázis, kivéve a CMA1 a bőr alatti zsírsejteket, majd EEA1 a ASCs (Kiegészítő Ábra. S1B).

Contextualization a megállapítások – egy irodalmi áttekintés

a következő lépés az értékelés, összeállítottunk mennyiségi irodalom jelentések humán zsírszövet cella típus összetétel összehasonlítani a becslések szerint a deconvolution megközelítés 1119 ÜLT minták (616 microarray pedig 503 RNS-Seq adatsorok) 51 ZAB mintákat, hogy a közölt százalékos arányok az irodalomban.

először a szakirodalomban szereplő jelentéseket kerestük, amelyek számszerűsítik a zsírszövetben lévő zsírsejtek százalékos arányát. Ez a kutatás egy sor becslést tárt fel ~93% 14, ~70% 15,16 és ~15% 17-ből, amelyek potenciálisan magyarázhatók a mintafeldolgozás (például az erek eltávolítása) és a számlálási módszerek (pl. szövettan vs.sejtszigetelés, különböző markerek) különbségeivel. A közelmúltban Glastonbury és kollégái két populációs szintű subcutan zsírszövet RNS-Seq adatkészletben (TwinsUK, n = 766 és a genotípus-Szövet expressziós projekt , n = 326) becsülték meg a négy különböző sejttípus (adipociták, makrofágok, CD4 + T sejtek és mikro-érrendszeri endothel sejtek) relatív arányait. Az adipociták medián százalékára vonatkozó becslésük 62% A GTEx és 82% TwinsUK study18 esetében.

ezt követően a nem adipociták19 frakcióit meghatározó vizsgálatokra koncentráltunk, és 25 eredeti vizsgálatot vontunk be a felülvizsgálatunkba. Az ezekből a vizsgálatokból kivont sejtfrakciók mennyiségi eredményeit az ábra mutatja be. 4 és kiegészítő adatok S4 (lásd a módszertani részletek Kiegészítő módszereit). A makrofágok jelentett sejtszámai nagymértékben eltérnek, az egyes vizsgálatokban az összes sejt kevesebb mint 1% – ának átlagos számától kezdve egy másik vizsgálatban az összes sejt átlagosan 27% – áig. Ezek a meglehetősen nagy különbségek a vizsgálatok között számos tényező miatt merülhetnek fel, többek között (i) az elemzett minták közötti tényleges biológiai különbségek, (ii) a makrofágok helyi dúsítása (pl. Korona-szerű struktúrákban), amelyek kifejezetten befolyásolják az eredményeket alacsony teljes sejtszámmal, például immunhisztokémiával, (iii) technikai különbségek a felhasznált módszerek és markerek között, és (iv) különbségek a minta kezelési és elemzési protokollokban (pl. fluoreszcencia kivágások, használt antitestek). Fontos megjegyezni, hogy egyes immunhisztokémiai vizsgálatok nagyon magas makrofágszámokat jelentenek (ábra. 4A). Emellett előfordulhat, hogy bizonyos különbségek miatt jelentett egységek különböző vizsgálatok, mint a két vizsgálat a legmagasabb makrofág arányban (átlagosan 27% 26% makrofágok) az egyetlenek, akik beszámolás a ‘makrofágok jutó száma magok’. Korábban megmutattuk, hogy a szövetszeletekből származó immunhisztokémiai vizsgálatok elfogultak lehetnek a keresztmetszetek (vékony szövetszeletek) megfigyeléseire való támaszkodás miatt20. Ezért azzal lehet érvelni, hogy kifejezetten az adipociták esetében a keresztmetszet kiterjedhet a lipidcseppek egyes részeire, de nem a magra, ami szisztematikus különbségeket eredményez a számlálási módszerek között.

Felülvizsgálata Zsírszövet Sejtes Összetétele: Szakirodalmi szemle jelentett zsírszövet sejtes összetétele, összehasonlítva az eredményeket CIBERSORT (zöld). Látható az öt különböző sejttípus – a makrofágok (a), az ASCs (B), a CD4+ T sejtek (C), a CD8+ T sejtek (D) és az endothel sejtek (E) átlagos (pont), minimális és maximális (nyilak) százalékos aránya (a kiegészítő módszerekben szereplő feltételezések és képletek szerint számítva). A szín meghatározza a cellaszámláláshoz használt módszert, amint azt a jelmagyarázat jelzi. Az a) pontban szereplő szürke pontok és nyilak az eredményeink, ahol a makrofág pontszám és a monocita pontszám együtt lett hozzáadva. Összehasonlításként jelenik meg, mivel a macrophage markerek CD68, HAM56 és CD14 szintén monocitákat festenek. A szürke pont (B) képviseli az összeg a supra adventitial-zsírszövet stroma sejtek (fekete pont ugyanabban a sorban), majd ‘endothel progenitor sejtek, amelyek megkülönböztetni az adott tanulmány, de valószínűleg mindkét szereplő a zsírszövet szár/stromális sejt’ pontszám a AT21 aláírás mátrix. Az egyes területek bal oldalán az eredmények alapjául szolgáló vizsgálatokra való hivatkozások (Lásd az S4 kiegészítő adatokat), valamint a felhasznált markerek vannak feltüntetve. Az ASC-k és az endothel sejtek esetében markerek kombinációját alkalmazták (lásd az S4 kiegészítő adatokat). A tanulmány referencialeveléhez csatolt csillag azt jelzi, hogy a tanulmány résztvevőjének átlagos testtömeg-indexe 35 felett volt. Ez szerepel az ábrán, mivel beszámoltak arról, hogy a makrofág gyakorisága növekszik a súlyos elhízásban szenvedő embereknél.

annak érdekében, hogy értékelje a potenciális hatását a biológiai különbségeket a tanulmány a résztvevők, különösen a tekintetben, hogy az elhízás állapota, mi megjelölt valamennyi vizsgálatban az emberek egy átlagos testtömeg-index felett 35 (súlyos elhízás) egy csillag (Fig. 4A). A kapcsolat elhízás állapotát, valamint a makrofág számít tanulmányozták számos cikk, jelentés fokozott makrofág számít a növekvő elhízás néhány, de nem minden studies21,22,23,24,25,26. Ennek ellenére az elhízás állapota nem magyarázza meg a jelentett makrofágok százalékos aránya közötti megfigyelt sokféleséget szakirodalmi áttekintésünkben (ábra. 4A).

összehasonlításképpen a vizsgálatközi különbségeket elemeztük (csak SAT), viszonylag stabil eredményeket mutatva, ami jobb szabványosítást jelez a vizsgálati résztvevők biológiai különbségei ellenére, valamint a különböző laboratóriumok közötti mintavételezés lehetséges különbségei (kiegészítő ábra. S5). Még az RNS-Seq szintű adatok használata a dekonvolúció végrehajtásához alacsonyabb varianciát eredményezett, mint az irodalomból jelentett vizsgálatok (ábra. 4, Kiegészítő Ábra. S6).

Az összehasonlítás, hogy az irodalom jelentések, a becsült összeg, a makrofágok az elemzés alsó végén a spektrum, átlagosan 1,3% – a, összesen sejtek a 616 ÜLT minták (átlagosan 0,8% – os, IQR: 0.03%-1.8%) 1,2% – a teljes sejtek az 51 ZAB minták (átlagosan 1,2%, IQR: 0.4%-1.8%). A szélsőségeket tekintve eredményeink megerősítik, hogy nagyon ritka esetekben a makrofágok széles skálája van, legfeljebb 25% makrofágokkal.

a szakirodalmi tanulmányokban (CD14, CD68 és HAM56) használt markereket kifejező monociták potenciális hatásának figyelembevétele érdekében beszámolunk a makrofágok és monociták kombinált frakcióiról is az AT21-CIBERSORT megközelítésünkből. Ez átlagosan 1,5% makrofágot/monocitát jelent SAT mintákban, és 4,3% makrofágot/monocitát zab mintákban, ami becsléseinket a szakirodalomban közölt átlagértékekhez közelíti.

az ASC-k mennyisége (átlagosan 14,8% SAT-ban és 15,7% zab-ban), CD4+ T-sejtek (átlagosan 0,9% SAT-ban és 0-ban.4% zab), CD8 + T sejtek (átlagosan 0,5% SAT és zab) és endothel sejtek (átlagosan 0,7% SAT és 1,8% zab) becsült megközelítésünk jól összhangban van a szakirodalmi jelentések (ábra. 4B-E–. A makrofágokhoz hasonlóan az ASC-mennyiségekről szóló szakirodalmi jelentések is nagy eltéréseket mutatnak (1.ábra). 4B). Három okot azonosítottunk, amelyek magyarázzák ezt a variációt. Először is, a szakirodalmi vizsgálatok közül három (S, t és v vizsgálatok-lásd az S4 kiegészítő adatokat – zsírleszívó aspirátumokból származó zsírszövetet használ, amely vérrel szennyezett 17, ami az ASC-k alacsonyabb relatív frakcióit eredményezi az SVF-ben. Második, egyes tanulmányok megkülönböztetni endothel leledzik, s supra-adventitial zsírszövet őssejtjeit (pl. tanulmányok u, v), míg mások (beleértve a tanulmány) nem, esetleg számolni mind a célokból, mint ASCs. Nevezetesen, amikor a zimmerlin27 vizsgálatban a két alpopulációt összeadjuk, a kapott átlagos frakció 13,9% (szürke pont az ábrán. 4B) közel áll a becsült eredményekhez. Harmadszor,az SVF28, 29 izolálására alkalmazott módszertől függően a teljes sejthozam és az ős/stromális sejt százalékos aránya nagymértékben eltér, ami potenciálisan magyarázhatja a Viardot és a collees30 (m vizsgálat) által jelentett nagyon alacsony számokat.

számos sejttípus létezik, például plasmacytoid dendritikus sejtek, neutrofilek vagy eozinofilek, amelyekre vonatkozóan nem találtunk eredményt a szakirodalomban, így először jelentjük gyakoriságukat az emberi zsírszövetben. Egyes sejttípusok, például a vérlemezkék és az eritroblasztok elsősorban az AT21 aláírás mátrixának kontrolljaként szerepelnek, lehetővé téve a vér jelenlétének azonosítását a mintákban.

Referencia adatkészlet a cell típusú izolált zsírszövet

további ellenőrzése a AT21 deconvolution eredményeket összehasonlítottuk őket a deconvolution alapján HAJNALI 4 aláírás mátrix, amely a négy cella frakciók izolált zsírszövet.

annak érdekében, hogy kizárjuk a különbség a vizsgálati populáció, illetve szövet mintavételi eljárások (miközben különbségek cella típus finomsága, referencia minták, illetve az előadó-cross-platform elemzés) használtuk az ex vivo hivatkozás deconvolve a 779 zsírszövet mintát Affymetrix Emberi U133 Plus 2.0 tömb, hogy elemeztük a AT21 aláírás mátrix előtt. A kapott sejt százalékok (kiegészítő ábra. S7) hasonló tartományban, mint a kapott eredmények segítségével AT21, mint a referencia (bár monocyte/makrofág százalékok egy kicsit magasabb), valamint korrelál viszonylag jól velük, felfedve Spearman, valamint a Pearson korrelációs együtthatók között 0.41, valamint 0.87 (Kiegészítő Ábra. S8). Elemzésünk azonban azt mutatja, hogy a sejttípusok és származásuk megválasztása potenciális hatással lehet az eredmények részletességének szintjére, bár a teljes Eloszlás megmarad.

további értékelése a deconvolution megközelítést használtuk ezt a ‘ex vivo referencia’, hogy deconvolve minták, amely a stroma érrendszeri frakció a zsírszövet (is adatkészlet GSE80654), felfedve egy cella típus megoszlása 53% szár/stroma sejtek, 27% monociták/makrofágok, 19% egyéb leukociták, 1% zsírsejteket átlagosan (lásd a Kiegészítő Ábra. S9) N = 6 egyének összesen n = 10. A fennmaradó négy személy adatai nem álltak rendelkezésre. A citometria eredmények némileg eltérő átlagosan 62% – szár/stroma sejtek, 13% monociták/makrofágok, 12% egyéb leukociták, 3% endothel sejtek, ~10% – át nem specifikált), annak ellenére, hogy jön a nagyobb mintanagyság n = 10 személyek az eredeti study31. Mindkét eredmények igazolják, hogy a magas összeg a szár/stroma sejtek zsírszövet, majd (miután a mértékegység-átváltás a sejtek SVF, hogy a sejtek zsírszövet – lásd módszerek) meglehetősen hasonló az átlagos eredmények alkalmazása AT21, hogy a zsírszövet, ha figyelembe vesszük, hogy a különbségek a vizsgált populáció, zsírszövet mintavételi módszerek, valamint tagoltságát, cella típus különbséget (4 vs 21 cella típus).

négy zsírszövet-raktár összehasonlítása

ezután összehasonlítjuk a négy zsírszövet-raktár (SAT, zab, PAT, and EAT) sejttípus-összetételét az átlagos sejttípus-összetételük (ábra. 5, részletes kiegészítő ábra. S4). Ez azt jelzi, hogy ÜLT a legmagasabb százalékos zsírsejteket (74%), ezt követi ZAB (66.4%), ENNI (59.5%), valamint a PAT (59.4%), míg ESZNEK, majd PAT sokkal több immunsejtek (20,8%, illetve 20.9% – kal), mint ZAB (9.8%), illetve a MŰHOLDAS (7.4%). Ezenkívül az OAT az ős – /stromális sejtek leggazdagabb forrása (17, 2%, szemben a SAT 14, 9% – ával, 14.1% enni, 12,4% PAT).

Becsült Aránya Cella Típusok per Zsírszövet Raktár: (A) a kördiagram mutatja a teljes cella típus megoszlása a különböző zsírszövet raktárak (Szubkután – n = 616, Omental – n = 51, Pericardialis – n = 66, illetve Epicardial – n = 46) szempontjából négy fő archetípusok, a sejtek a zsírszövet (Immunsejtek, Szár/stroma sejtek, Zsírsejteket, egyéb). B) Bar parcellák, amelyek bemutatják az immunsejt-rekesz részletes eloszlását minden zsírszövet-raktárból. Minden érték az adott raktárból származó elemzett minták átlaga.

ezeket az eredményeket óvatosan kell értelmezni azon emberek számának és jellemzőinek különbségei miatt, akiktől a mintákat gyűjtötték. Az étkezéshez és a PAT-hez való hozzáférés élettani elhelyezkedésük és a mintavételi eljárás invazív jellege miatt súlyosan korlátozott. Ezért 66 betegből (életkor: 66 ± 8 év) koszorúér-betegséggel (CAD) 32 és az EAT mintákat 11 (6-24 napos) újszülöttből, 28 (40-1 éves) csecsemőből és 7 (2-7 éves)veleszületett szívbetegségben (CHD) szenvedő gyermekből vették 33.

az EAT és a PAT donorok életkorának különbségei ellenére az EAT és PAT immunsejt archetípusának összetétele rendkívül hasonló egymáshoz, miközben nagyon különbözik a SAT és a zab mintáktól. Ez jelzi eredményeink robusztusságát, valamint a sejttípus összetételének megőrzött természetét a szívet körülvevő két zsírszövet-raktárban.

Továbbá, jelentést teszünk a frakciók klasszikusan kijelölt “adaptív” immunsejtek, beleértve a B-sejtek, CD8+, illetve a CD4+ T-sejtek, beszivárgott, EGYÉL, PAT. Ezek az adaptív immunsejtek dúsított enni és PAT, (magasabb Pat, mint enni), mint a SAT és zab raktárak, ami valószínűleg annak köszönhető, hogy az eredete a vizsgált minták betegek CAD vagy CHD, amint azt korábban a CD8 + T sejtek34. A megállapítást alátámasztja a Mazurek és kollégái is35, akik összehasonlították a citokinek expresszióját mind enni, mind ülni a koszorúér-bypass graftban szenvedő betegeknél, és megállapították, hogy az evés számos gyulladásos mediátor forrása.

a SAT és a zab részletesebb összehasonlítását Hardy et al. 2011 (gse20950 adatkészlet), amelyben mindkét raktár ugyanabból az egyénből állott25. Ez az elemzés azt mutatta, megnövekedett neutrofil-tartalom SAT (is korrigálása után több vizsgálat), valamint a megnövekedett mezenchimális ős – / stromális sejt és simaizomsejt-tartalom zab (ábra. 6A). A neutrofilek (cyp4f3), valamint a perikardiális adipociták (C7) és a subcutan adipociták (CMA1) sejtből származó markereinek vizsgálata megerősítette a SAT és a zab közötti jelentős különbséget ezekben a sejttípusokban (a többszörös vizsgálathoz történő beállítás után is).

a Zsírszövet Összetétele Át Fenotípusos Tulajdonságok: (A) Heatmap mutatja, hogy a jelentős vége (piros)/alatt (kék) képviselt cella típus különböző kategóriák alapján a z-score (jelöli a száma szórás minden csoport, távol a többi). Csak jelentős eredmények (korrigálatlan p < 0.05) vannak színezve. A csillagok címkéje olyan eredményeket mutat, amelyek a többszörös tesztelés korrekciója után jelentősek maradnak. A bab telkek mutatja (B) minden jelentős cella típusok (C) ASCs valamint a bőr alatti zsírsejteket (nem kimutatható szignifikáns), a nehezebb vs karcsúbb ikertestvére, disszonáns tanulmány. Az y tengely az ikerpáron belül a nehezebb és karcsúbb ikerpár közötti becsült sejtfrakciók közötti különbségeket írja le.

Cella típus összetétel át fenotípusos tulajdonságok

Végre, mi, mint a zsírszövet cella típus összetétel egyének közötti eltérő fenotípusos tulajdonságok, mint például a különböző nemek, életkor, testtömeg-index (BMI), valamint különböző szakaszaiban a 2-es típusú fejlesztés. Továbbá, mi is intervenciós vizsgálatok hatását vizsgáló kalória korlátozás vagy resveratrol lenyelés SAT sejt típusú készítmény. Ezen elemzések eredményeit az alábbi ábra mutatja. 6 és részletesebben a kiegészítő ábra. S10 és kiegészítő adatok S5.

találtunk jelentős különbségeket ÜLT sejt összetétele között hím, jelezve, hogy vannak nagyobb mennyiségű plasmacytoid dendritic cells, a CD4+ T-sejtek, a vérlemezkék, valamint a chondrocyták nők, míg a férfiak több CD8+ T sejtek, fibroblasztok, valamint az endothel sejtek. A CD4+ és a CD8 + T cellák közötti különbségek jelentősek voltak a többszörös vizsgálat korrekciója után is, de egyetlen megállapított vagy sejtből származó markerek alapján nem voltak kimutathatók. Az életkor tekintetében csak egy jelentős eredményt észleltünk, ami nagyobb mennyiségű fibroblasztot jelez növekvő életkorral.

Mi is négy összehasonlítás kapcsolódó BMI, azaz (i) folyamatos kapcsolatot a BMI a sejt frakciók ÜLT, (ii) összehasonlítása ÜLT sejtes összetétele a concordant egypetéjű ikrek (nehezebb vs karcsúbb ikertestvére, ∆BMI < 3 kg/m2), (iii) azonos a disszonáns egypetéjű ikrek (nehezebb vs karcsúbb ikertestvére, ∆BMI > 3 kg/m2), valamint (iv) összehasonlítása ZAB sejtes összetétele az elhízott vs sovány gyerekek. Az első összehasonlítás azt jelzi, hogy a BMI pozitív korrelációban van a monociták, a mieloid dendritikus sejtek, a vérlemezkék, az oszteoblasztok, a kondrociták és az ASC-k mennyiségével SAT-ban, míg a szubkután adipocitákkal való korreláció negatív. Nincs szignifikáns különbség a konkordáns ikrek között, míg a diszkordáns ikrek jelentősen különböznek a CD4+ T sejtek, eritroblasztok, oszteoblasztok (mind magasabbak a nehezebb ikreknél), valamint a B sejtek (magasabbak a karcsúbb ikreknél) (ábra. 6B). Különösen, van egy tendencia, hogy nagyobb mennyiségű asc és kisebb mennyiségű adipociták nehezebb ikrek (ábra. 6C), amely támogatja a megfelelő jelentős megállapítást a BMI-vel való folyamatos kapcsolatban. Ezzel szemben a BMI-vel való folyamatos társulás néhány más megállapítását nem észlelik a twin vizsgálatban, amely a folyamatos társulás potenciális zavaró hatásainak (életkor, nem vagy egyéb tényezők) tulajdonítható.

a lean vs. az elhízott gyermekek többnyire a korlátozott teljesítmény miatt vannak, mivel a vizsgálat csak összesen 11 mintát tartalmaz (5 elhízott és 6 sovány gyermek).

hat összehasonlítást végeztünk a cukorbetegséggel, a glükóz toleranciával vagy az inzulinrezisztenciával kapcsolatban. Ezek közül három (csökkent glükóztolerancia vs. normál glükóz tolerancia SAT-ban; diabetes mellitus vs. csökkent glükóztolerancia SAT-ban; és inzulinrezisztens vs. érzékeny zab-ban) nem mutatott statisztikailag szignifikáns eredményt. A SAT sejttípus összetételének összehasonlítása inzulinrezisztens vs. az érzékeny egyének szignifikáns növekedést mutattak a simaizomsejtekben az inzulinrezisztens egyénekben. A SAT emberek diabetes mellitus tartalmaz, több, monociták, kevesebb eosinophil, mint a normál vércukorszint toleráns emberek szerint az elemzés, mivel a ZAB a kórosan elhízott emberek eltéréseket mutat a myeloid dendritic cells, eosinophil (mindkét magasabb a cukorbetegeknek), valamint chondrocytes (magasabb, az emberek nélkül, cukorbetegség).

Nem találtunk bizonyítékot arra, hogy a kalóriakorlátozás vagy a resveratrol kiegészítés jelentősen megváltoztatja a zsírszövet sejttípusának összetételét.

érdekes módon az egyik tanulmány makrofág százalékos arányokat is jelent az immunhisztokémia25 (GSE20950) szerint. Ezek azt mutatják, makrofág frekvenciák 11 ZAB minták (20 vizsgálatban résztvevők) az inzulin érzékeny, inzulin rezisztens emberek, átlagosan makrofág tartalom 1,8% – kal (miután egység átalakítás % – a teljes sejtek), amely szépen illeszkedik a becsült 1.495% az összes 20 résztvevő átlagában (az immunhisztokémia 11 mintájának kiválasztási kritériumai nem szerepeltek a vizsgálati leírásban). Továbbá ezek a jelentés jelentős egyesület között HOMA-IR, valamint makrofág tartalom ezekben a 11 ember, ami részben megerősítik a borderline szignifikancia (p-érték 0.054) összehasonlítása egy inzulin-rezisztens ellen inzulin érzékeny emberek mind a 20 vizsgálatban résztvevők.