유전자 발현을 기반 deconvolution 지방 조직의 샘플을 사용하여 AT21 서명 행렬

AT21 서명 행렬 목적으로 개발되었을 결정하는 세포의 구성 지방 조직 샘플입니다. 21 개의 세포 유형에서 1872 개의 마이크로 어레이 프로브의 세포 유형별 발현 프로파일로 구성됩니다. 이 1872 프로브를 선택 하였을 최적화하는 기능의 서명을 매트릭스를 구분하는 다른 세포 유형에 의해 반사되는 정보를 최소화하는 사이에 겹치포 종류(구현을 통해 최소화하는 조건의 번호를 참조하십시오 방법을 보충).

도에서. 2A 우리의 상관관계가의 서명이 다른 세포 유형을 드러내는 높은 사이의 상관 관계에 관련된 세포 유형과 같은 피하고 심낭 adipocytes,또는 mesenchymal stem/stromal cells,chondrocytes,osteoblasts,지방 줄기/stromal cells(ASCs). 에서 이러한 높은 사이의 상관 관계는 일부 유형 셀,우리는지 알아보기 위해 밖으로 나온 능력이 우리의 접근 방식을 구별하는 간에 비슷한 세포 형태에 의하여 다음과 같은 두 가지 전략이 있습니다. 첫째,우리는 적용 deconvolution 접근 방식을 참조 데이터베이 자체적,결과는 분명한 차 세포 유형(Fig. 3A)으로 긍정적인 통제,법에 대하여 설명하는 방법을 제안할 수 있는 실제로 순수한 세포의 서명을 참조 데이터베이 명확하다. 우리는 또한 같은 그림(그림 2)에 표시됩니다. 도 3b,C)참조 데이터 세트에서 세포 유형으로부터의 비교를 위해 종래의 마커 및 CellMaDe 예측 된 1 차 마커의 정규화 된 발현. 그림에서 비교 측면에서 세포의 유형별 정규화된 표현의 전통적인 마커 대 CellMaDe 예측 마커 각 셀에 대한 형식입니다. 둘째,우리가 수행하는 deconvolution 분석의 세트로 779 지방 조직 샘플(추가 데이터 S2)에서 네 개의 서로 다른 지방 조직을 저장소(SAT,귀리,가볍게 먹는)확인을 얼마나 잘 결과에 동의합체의 문학. 이 분석을 보여주는 지방 조직 샘플은 예측된 평균에 14.5%ASCs,면 합의에서 다음과 같은 세 개의 관련 세포 유형(mesenchymal stem/stromal cells,osteoblasts 및 chondrocytes)은 아래의 1%에서 평균을 공개,우리의 능력은 정확하게 구분이 이러한 세포 형태(보충 Fig. S4). 또한,95%의 토 샘플 심낭 체형 점수의 0%평균 피하 지방의 점수 74%감소한 반면,귀리,먹고,그리고 팻 샘플은 대부분이 예측을 더 심낭 adipocytes 이상 피하 adipocytes,지만 구분은 분명하지 않습니다. 이 보여 명확한 차이를 피하세포내 및 세포에서는 다른 지방 창에 근접에서 내부 기관에 의해 감지가 제안한 방법입니다.

셀 종류의 특이성 TissueDecoder:히트맵의 AT21 서명은 매트릭스 보여주는(A)휴식 구성의 예측에 CIBERSORT 와 AT21 서명 행렬,(B)정규화의 표현이 선택한 기존 마커에서 문학과(C) 전 정의 표현 CellMaDe 예측 기본 마커입니다. 그림 위의 일반적인 xaxis 는 AT21 서명 행렬에서 셀 유형을 주석 처리하는 데 사용되는 샘플을 나타냅니다. CellMaDe 및 CIBERSORT 모두 훈련 AT21 서명 행렬,그러므로(A,C)는 최적의 결과를 두 기술 모두에 대한 반면,(B)나타내며 분리 전력의 전통적인 마커에 AT21 서명 행렬입니다. 녹색 상자는 각 셀 유형(열)에 해당 마커가있는 행을 나타냅니다.

다음에 이러한 평가는,우리는 우리 이용되는 독립적인 크로스-플랫폼(다른 Affymetrix microarray 플랫폼)검증 데이터세트를 테스트하 CIBERSORT 기반 deconvolution 로 AT21 서명은 매트릭스는 것을 보여주는 우리의 방법이 올바르게 제공하는 높은 백분율에 대한 각각의 절연 세포 유형에 대한 모든 테스트 세포 유효성 검사 데이터 집합(보충 Fig. S1C).

분리 된 세포 유형의 평균 추정 백분율은 피하 지방 세포의 경우 69.2%,ASCs 의 경우 57.1%,B 세포의 경우 89.9%,84 입니다.CD4+T 세포의 경우 8%,CD8+T 세포의 경우 71.0%,NK 세포의 경우 62.0%,단핵구의 경우 90.5%. 이 CD14+일부의 지방조직(단핵구/대식세포)는 예상으로 주로 구성되어 세포(25.4%),성 골수성 수지상세포(24.4%)및 monocytes(18.1%). 기준 데이터 자체에 기초한 최적의 결과로부터의 편차(그림 1). 3A)해 설명될 수 있는 플랫폼 사이의 차이점 검증 및 참조 데이터 집합(유효성 검사 데이터 집합과 참조 데이터베이 되었을 때 교배 두 개의 서로 다른 Affymetrix microarrays).

CellMaDe 기본 및 보조 마커

다음에,우리는 더 이상의 특성을 매트릭스의 서명하여 조사하고 유전자에 통합되어 있고,비교하여 자신의 휴식 특이성하는 통상적으로 사용되는 유형 셀 마커를 사용하는 기본 및 보조 marker 기준(Eq. 방법 섹션의 1 과 2). 이로 인해 1 차 및 2 차 기준 점수에 따라 어레이에 존재하는 모든 프로브의 순위가 매겨졌습니다. 도에서. 2B,우리는 최고 10 의 유전자를 가장 높은 기본 및 보조 기준 점수에서 네 개의 유형 셀-즉 ASCs,CD8+T cells,세포와 피하 지방 세포 및 나타내 자신의 휴대 전화에 따라 위치를 유전자 온톨로지 측면(모두 21 세포 유형 볼 수 Fig. S2,보충 데이터 S3). 모든 유전자에 존재하는 AT21 서명 행렬은 굵게 표시는 것을 보여주는 CIBERSORT 알고리즘을 주로의 조합을 선택하 보조 마커(CIBERSORT 의 유전자 선택 기준은 비교하는 우리의 보조 marker 기준)동안,주 마커 및 전통적인 마커 포함되지 않는 경우가 있습니다.에 서명 행렬입니다.

이것은 대조적으로 고전적인 마커-기반 접근 방법과 같은 기술,크게 의존하는 세포에 특이성 입력의 하나의(주)마커입니다. 그럼에도 불구하고,기존의 마커와 같은 CD68 에 대한 세포는 표현에서 다른 세포 유형과 같은 monocytes,plasmacytoid 수지상 cells10,그리고 낮은 수준에서 또한 섬유 아세포하고 내 피 cells11,12,또한 표시에 의해 상대적으로 낮은 기본 기준 점수(Fig. 2B). 우리는,따라서 제안한 기본 마커에 의해 식별 CellMaDe 더 실험적으로 확인하기 전에는 각 호에 명시한 대안을 마커에 대한 세포 형태 내의 지방이 많은 조직입니다.

CD8+T 세포의 경우,통상적으로 사용되는 마커(분화 클러스터 8B; CD8B)는 가장 강한 1 차 마커로 식별되며,이는 매우 놀라운 것이 아니 었습니다. 그러나 클러스터의 차별화 4(CD4)되지 않은 아주 특별한 CD4+T cells,와 같이 유행 식에서 다른 hematopoietic cell 유형과 같은 단핵구 세포 또는(그림. 3B,보충도. S2). 이것은 또한 유동 세포 계측법에서 CD4 가 CD4+T 세포를 식별하기 위해 CD3+세포 집단(T 세포)을 식별 한 후에 만 사용되는 이유이기도합니다. Dendrocyte 발현 된 7 개의 Transmembrane Protein(DCSTAMP)은 우리의 분석에 따라 대 식세포에 대한 매우 특정한 1 차 마커로 확인된다. 도에서. 3C 우리가 관찰하는 높은 표현의 DCSTAMP 제한 하위 집합의 대식세포 샘플 수 있는 하이라이트의 특이성을 하위 집합의 대식세포,예를 들어,macrophage 거인과 같은 세포에 의해 제안전 studies13. ASCs 의 경우 확인 된 기본 마커 EEA1 은 그다지 눈에 띄지 않습니다. 이를 위해 휴식,우리의 조합을 사용하여 보조 마커로 구현 cytometry 게이트 전략에서뿐만 아니라 CIBERSORT 알고리즘이 있습니다.

피하 지방 세포의 경우는 1 차 마커 CMA1 도 매우 현저하지 않기 때문에 유사 할 것으로 보인다. 그러나 이것은 심낭 지방 세포가 또한 기준 매트릭스의 일부라는 사실에 기인 할 수있다. 따라서 기본 기준에서 이되지 않은 경우에만 초점을 구별 adipocytes 에서 다른 세포 유형이지만,또한 구별하는 adipocytes 에서 두 개의 서로 다른 창고. 따라서,우리가 포함되어 있는 추가적인 분석을 병합하여 모든 지방 세포에서는 매트릭스에 참조를 결정하기 위해 함께 기본 마커에 대한 adipocytes. 이 분석에서 지방 세포에 대해 확인 된 상위 3 개의 기본 마커는 SPARCL1,ADIPOQ 및 THRSP 였다.

추가적인 평가를 위해의 확인 최고 기본 마커리에 비해 그들의 표현에서는 더 광범위한 독립적 데이터 집합의 구성 394 해부학적으로 주석 조직 식 프로파일(보충 Fig. S3,보충 방법). 의 여섯 21 일본 마커는 완벽하게 검증으로 정의를 보여주는 가장 높은 표현을 제안에 휴식,즉 CALCRL 에 대한 내피세포,SPTA1 에 대한 적 혈구 모세포,CD8B 에 대한 CD8+T 세포,MS4A1B 셀,PRSS33 한 호산구 및 DCSTAMP 에 대한 세포. 열두 마커는 부분적으로 검증으로 확인되는 사이에서 최고의 다섯 394 해부학적으로 주석 조직 식 프로필 또는 표현에는 높은 수준에서만 셀룰라는 형식과 관련되지 않은 지방 조직과 같은 myocytes 거나 신경 세포. 단지 세 마커들의 유효성을 검사하지 않는,즉 EEA1ASCs,RGS5 에 대한 평활근 세포 및 PF4V1 에 대한 혈소판,후자의 부재로 인해 혈소판의 유효성 검사에 대한 데이터세트 PF4V1 을 방지,적절한 평가가 있습니다.

마지막으로,우리는 우리가 활용한 독립적인 검증을 데이터세트를 평가하는 차별적인 전력의 확인 최고 기본 마커입니다. 이 분석의 결과는 보충 도 1 에 제시되어있다. S1 및 데이터 보충 S2,보여주는 주 마커를 표현과 구별할 수 있는 사이 세포에서 형식 검사 데이터 집합을 제외하고,CMA1 피하 adipocytes EEA1ASCs(보충 Fig. S1B).

상황화의 발견은–문학 검토

의 다음 단계로 평가했습니 정량적 문헌을 보고 인간의 지방 조직포 형성하는 견적을 비교의 우리의 deconvolution 접근을 위해 1119 토 샘플(616microarray 및 503RNA-서열 데이터)및 51 귀리의 샘플을 보고 백분율에서 문학.

먼저,우리는 지방 조직에서 지방 세포의 비율을 정량화하는 문헌의 모든 보고서를 검색했습니다. 이 검색,밝혔의 범위에서 예측~93%14 일~70%15,16 및~15%17 할 수 있는 잠재적으로 설명 될의 차이에 의해 샘플 처리(예:제거 혈관의)계산 방법(예:조직학 대 셀 분리,서로 다른 마커). 최근 글래스톤베리와 동료 예상의 체형 분수에서 두구-레벨을 피하 지방 조직 RNA-서열 데이터(TwinsUK,n=766 및 유전자형-조직 식 프로젝트,n=326)에 의해 예측을 상대적인 비율의 네 개의 서로 다른 세포 유형(adipocytes,세포,CD4+T cells,및 마이크로 혈관 내피세포). 지방 세포의 중간 퍼센트에 대한 그들의 추정은 gtex 의 경우 62%,twinsuk study18 의 경우 82%입니다.

그 후,우리는 비 adipocytes19 의 분획을 결정하는 연구에 집중하고 우리의 검토에 25 개의 독창적 인 연구를 포함시켰다. 이들 연구에서 추출한 세포 분획의 정량적 결과는도 1 에 제시되어있다. 4 및 보충 데이터 S4(방법 론적 세부 사항은 보충 방법 참조). 보고 세포수에 대한 세포는 크게 달라질에 이르기까지,평균 계산의 1%미만이 전체의 세포에서 일부 연구에서 최대의 평균 27%의 총 세포 또 다른 연구에서. 연구 간의 이러한 다소 큰 차이는(i)분석 된 샘플 간의 실제 생물학적 차이,(ii)대 식세포의 국소 농축(예: 에서관 같은 구조)는 특별히 영향의 결과 저렴한 총 세포수 같은 기술,(iii)사이의 기술적 차이 활용된 방법론과 마커,그리고(iv)의 차이에서 샘플 처리와 분석 프로토콜을(예를 들어 형광 차단,이용 항체). 이는 특히,일부는 기술 연구 보고서 매우 높은 macrophage 번호(그림. 4A). 또한 일부 차이가 있을 수 있습으로 인해보고 단위에서 다른 연구로서,두 개의 연구와 함께 가장 높은 세포의 백분율(평균 27%26%세포)만 보고서’세포 당 총 수의 핵’. 우리가 이전에는 기술 연구에서 조직이는 조각될 수 있는 편견 때문에 대한 의존에서 관찰 단면(얇은 조직이는 조각)20. 따라서,그것을 주장 할 수있는을 위해 특별히 adipocytes 단면 커버할 수 있 부분의 지질 방울이지만,핵의 결과로,체계적인 사이의 차이를 계산 방법론.

리뷰 지방 조직의 세포 구성:문헌 검토의 보고 지방 조직포 소재에 비해 우리를 사용하여 결과를 CIBERSORT(녹색). 다음과 같은 의미(점),최소값,최대값(화살표)비율의 총 세포(에 따라 계산된 가정과 공식에 명시된 보조 방법)에 대한 다섯 가지 유형 셀-세포(A),ASCs(B),CD4+T cells(C),CD8+T cells(D),내피세포(E). 색상은 범례에 표시된대로 셀 카운팅에 사용되는 방법을 지정합니다. (A)의 회색 점과 화살표는 대 식세포 점수와 단핵구 점수가 함께 추가 된 우리의 결과입니다. 대 식세포 마커 CD68,HAM56 및 CD14 가 또한 단핵구를 얼룩지게하기 때문에 비교로 표시됩니다. 회색의 점에서(B)의 합계를 나타냅니다’supra adventitial-지방 stromal cells'(black dot 같은 행에)그리고’내 피 뿌리포’는 고유에서 각각의 연구지만,가능성이 있다 모두에서 다루는’지방이 많은 줄기/stromal cell 의 점에서 우리의 AT21 서명 행렬입니다. 각 플롯의 왼쪽에는 결과가 취해진 연구(보충 데이터 S4 참조)및 활용 된 마커에 대한 참조가 표시됩니다. ASCs 와 내피 세포의 경우 마커의 조합이 사용되었습니다(보충 데이터 S4 참조). 연구 참조 서한에 첨부 된 별은 연구 참여자가 평균 체질량 지수가 35 이상 이었음을 나타냅니다. 그것은 심한 비만을 가진 사람들에서 대 식세포 빈도가 증가한다고보고 된 이후 그림에 포함되어있다.

을 평가하기 위해 잠재적인 영향력의학의 차이점 연구 참여자,특히 그들의 비만 상태,우리는 표시한 모든 관련 연구들과 함께 평균 체질량지수 위 35(심한 비만)스타와(그림. 4A). 이 관계 비만 사이의 상태와 세포 수에서 공부 하고있는 여러 기사를 보고 증가 macrophage 계산으로 증가 비만에서는 아니지만,일부 모든 studies21,22,23,24,25,26. 그럼에도 불구하고,비만 상태는 우리의 문헌 검토에서보고 된 대 식세포 비율 사이의 관찰 된 다양성을 설명 할 수 없다(도 1). 4A).

비교를 위해,우리가 평가 간의 차이 연구에서 우리의 분석(토),보여주는 상대적으로 안정적인 결과를 나타내는 더 나은 표준화에도 불구하고 생물학적 차이를 연구 참여자의과 잠재적인 차이점에서 샘플 처리 사이에 다른 연구소(보충 Fig. S5). Deconvolution 을 수행하기 위해 RNA-Seq 레벨 데이터를 사용하더라도 문헌에서보고 된 연구보다 낮은 분산을 초래했습니다(그림 1). 4,보충 그림. S6).

에 비교해 보고서 문학,예상액 세포에서 우리의 분석가의 아래쪽 끝에서는 스펙트럼의 평균 1.3%의 총 셀 616 토 샘플(평균의 0.8%,IQR:0.03%-1.8%)1.2%의 총 셀 51 귀리 samples(평균 1.2%,IQR:0.4%-1.8%). 극단을 살펴보면,우리의 결과는 매우 드문 경우에 최대 25%의 대 식세포로 큰 범위의 대 식세포 구성이 있음을 확인합니다.

하기 위해 계정에 대한 잠재적인 영향력의 monocytes,도 익스프레스 마커에서 사용된 문헌 연구(CD14,CD68 및 HAM56)우리는 또한 보고서를 결합한의 분수 세포 및 단핵구에서 우리의 AT21-CIBERSORT 접근 방식이다. 이 금액의 1.5%세포/monocytes 에 앉아 샘플 및 4.3%세포/monocytes 에서 귀리,샘플 제공하는 우리의 추정치에서 가까운 값을 의미에서 보고된 문학.

ASCs 의 양(SAT 에서 14.8%,귀리에서 15.7%의 평균),CD4+t 세포(sat 에서 0.9%의 평균 및 0.4%OAT),CD8+T cells(평균 0.5%에서 모두 토고 귀리고)내피세포(평균 0.7%에 앉아서 1.8%에서 귀리)에 의해 추정된 우리의 접근 방식은 잘와 라인에서 문학 보고서(Fig. 4B-E). 대 식세포와 유사하게,ASC 양의 문헌 보고서는 큰 변이를 나타낸다(그림 1). 4B). 우리는이 변형을 설명하는 세 가지 이유를 확인했습니다. 첫째,세 문학의 연구(studies s,t,v–보 보조 데이터 S4)사용하여 지방 조직에서는 지방 흡입 수술 aspirates 는 오염 blood17 의 결과로,상대적으로 낮은 분수의 ASCs 에 SVF. 둘째,일부학 사이 구별을 내 피 progenitors 및 supra-adventitial 지방 줄기세포(예:연구 v)하는 반면 다른 사람(를 포함하여 우리의 연구)하지 않도 계수가 모두 부분으로 ASCs. 특히,를 추가할 때까지 두 집단간의 연구에서 Zimmerlin27,그 결과 평균 분수의 13.9%(회색 점에서 그림. 4B)는 우리의 예상 결과에 가깝습니다. 셋째,총 셀 수율 및 줄기/stromal cell 백분율 변화에 따라 광범위하게 사용되는 방법에 대한의 격리 SVF28,29,할 수 있는 잠재적으로 설명하는 매우 낮은 숫자에 의해 보고 Viardot 및 colleagues30(연구 m).

있는 여러 세포와 같은 종류의 plasmacytoid b 세포 호중구,또는 호산구는 우리가 찾을 수 없습니다 어떤 결과 문헌에 따라서 우리는 보고들은 주파수에서 인간의 지방 조직을 위한 첫 번째 시간입니다. 일부 세포 유형과 같은 혈소판 및 적 혈구 모세포는 주로 포함되어 있으로 제어에 AT21 서명 행렬할 수 있도록,의 식별을 위한 존재의 혈액에서 샘플입니다.

참조 데이터베이스와 세포 형태에서 고립 지방 조직

을 위해 추가의 검증 AT21deconvolution 결과,우리는 그들을 비교하 deconvolution 에 따라 AT4 서명 행렬로 구성된 네 개의 셀이 분수에서 고립 지방 조직입니다.

하기 위해서 규칙의 차이를 연구와 샘플링 조직의 절차(을 유지하면서의 차이는 유형 셀 단위의 샘플을 참조,수행 크로스-플랫폼 분석)우리는 우리가 사용하 ex-vivo 참조하 deconvolve779 지방 조직 샘플에서 Affymetrix 인 U133Plus2.0 는 배열을 우리는 분석과 함께 우리의 AT21 매트릭스의 서명하기 전에. 결과 세포 백분율(보충 그림 2). S7)에서 유사한 범위를 사용하여 얻은 결과를 AT21 참조로(지만 monocyte/macrophage 비율이 조금 더 높은)상관관계를 합리적으로만 그들과 함께 공개,스피어와 피어슨 사이의 상관 관계 0.41 및 0.87(보충 Fig. S8). 그럼에도 불구하고,우리의 분석을 보여 주는 선택의 유형 셀 및 그들의 원산지할 수 있는 잠재적인 영향에 세부 사항의 수준 결과에 있지만 전반적으로 유통이 보존.

추가적인 평가를 위해 우리의 deconvolution 접근 방식,우리가 사용하는 이’ex-vivo 참조’를 deconvolve 샘플로 구성된 stromal 혈관 부분의 지방 조직(도에서 데이터 집합 GSE80654)을 공개,셀 형식의 배포 53%줄기/stromal cells,27%단핵구/대식세포,19%는 다른 백혈구,그리고 1%adipocytes 평균(보 보조 Fig. S9)에서 n=6 개인 중 총 n=10. 나머지 4 명의 개인에 대한 데이터는 사용할 수 없었습니다. Flow cytometry 결과보고는 약간 다른 평균 62%줄기/stromal cells,13%단핵구/대식세포,12%기타 백혈구,3%내피세포,~10%를 지정되지 않음),에도 불구하고 나오는 더 큰 샘플 크기의 n=10 개 원 study31. 모두 결과를 확인하는 높은 금액의 줄기 세포 기질에서 지방 조직과(후 단위 변환을 세포에서 SVF 하는 세포는 지방 조직에서–는 방법을 참조하십시오)합리적으로 비슷한 우리의 평균결과를 적용하 AT21 해 지방 조직을 고려할 때 차이점을 학문에 있는 인구,지방 조직 샘플링 방법 및 세분화,세포의 유형별(4 대 21 세포 유형).

의 비교는 네 개의 지방 조직을 저장소

다음에,우리는 비교 세포 유형의 구성은 네 가지 지방 조직을 저장소(SAT,귀리,가볍게 먹는)보고하여 그들의 평균 유형 셀 구성(Fig. 5,보충 도 5 에 상세히 기술되어있다. S4). 이는 토 가장 높은 비율의 adipocytes(74%)다음에 귀리(66.4%),먹고(59.5%)및 PAT(59.4%),먹는 동안 두드리는 훨씬 더 많은 면역세포(20.8%고 20.9%,각각)에 비해 귀리(9.8%)고 앉아(7.4%). 또한,귀리는 줄기/간질 세포의 가장 풍부한 공급원이다(sat 의 경우 14.9%에 비해 17.2%,14.먹기에는 1%,팻에는 12.4%).

예상 비율의 세포 유형에 따 지방 저장소:(A)파이 차트로 보여주는 전반적으로 세포 유형의 분포의 각종 지방 조직을 저장소(피하–n=616,Omental–n=51, Pericardial–n=66,그리고 Epicardial–n=46)의 관점에서 네 가지 주요 원형 세포의 지방에서 조직(면역세포,줄기/stromal cells,Adipocytes,및 다른 사람). (B)각 지방 조직 저장소에서 면역 세포 구획의 상세한 분포를 보여주는 바 플롯. 모든 값은 각 저장소에서 분석 된 샘플의 평균입니다.

이러한 결과 해석해야 하지만 또 한편으로 치료의 차이로 인해 수고적 특성의 사람들이는 샘플 수집했습니다. 먹기와 팻에 대한 접근은 생리 학적 위치와 샘플링 절차의 침습적 특성으로 인해 심각하게 제한됩니다. 따라서 팻 샘플은 66 명의 환자(나이)로부터 채취되었다: 66±8 년)으로 관상 동맥 질환(CAD)32 먹는 샘플에서 촬영되었 11 신생아(6 24 일),28 일 유아(40 일을 1 년 이전)및 7 개의 아이들(2~7 세)선천성 심장 질환을 가진(CHD)33.

에도 불구하고 차이의 시대에서 먹고 팻은 기부자,이 구성의 면역 세포의 상에서 먹고 팻은 놀랍게도 비슷한 서있는 동안 매우 다르에서 토고 귀리 samples. 이 나타의 견고성 우리의 결과뿐만 아니라 보존된 자연 세포의 형성에 이러한 두 가지 지방 조직을 저장소를 둘러싼 마음입니다.

또한,우리는 EAT 및 PAT 에 침투 한 b 세포,CD8+및 CD4+t 세포를 포함하여 고전적으로 지정된”적응 형”면역 세포의 분획을보고한다. 이러한 적합 면역세포가 풍부에서 먹고 팻,(높이에서 두드려 보다에서 먹)에 비해 토고 귀리 플랫폼 수 있는 가능성이 있으로 인해 원산지의 샘플 분석을 가진 환자에서 CAD 이나 관상 동맥 질환으로,이전보고에 대한 CD8+T cells34. 우리를 찾는 것은 또한 지원 Mazurek 및 colleagues35,사람에 비해서 표현의 사이토카인에서 모두가 먹고 토 받은 환자에서 관상동맥 우회술을 발견 먹이의 소스가 여러 염증 중재자.

Hardy 등의 연구에서 SAT 와 OAT 의보다 상세한 비교가 수행되었다. 2011(데이터 세트 GSE20950),두 저장소 모두 동일한 개인에서 사용할 수있었습니다.25. 이 분석을 밝혔 증가 호 콘텐츠에 앉아(한 후 수정을 위한 여러스 테스트)와 증가 mesenchymal stem/기질 셀룰라고 부드러운 근육 세포의 콘텐츠에 귀리(Fig. 6A). 의 조사 CellMaDe-파생된 마커에 대한 호중구(CYP4F3)뿐만 아니라 심낭 adipocytes(C7)및 피하 adipocytes(CMA1)확인에 사이에 유의 한 차이가 토고 귀리에서 이러한 세포 형태(한 후에는 조정에 대한 여러스 테스트).

지방 조직을 구성에 걸쳐 Phenotypic 특성:(A)히트 맵을 보여주는 중요한 이상(적색)/서(블루) 표현 세포 유형에 따른 카테고리에 따라 z-score(밀 번호의 표준편차는 각 그룹은 거리에서). 유의 한 결과(수정되지 않은 p<0.05)만 채색됩니다. 별은 여러 테스트를 위해 보정 후 유의하게 유지되는 결과에 레이블을 붙입니다. 콩 플롯을 보여주는(B)모든 중요한 세포 형태 그리고(C)ASCs 및 피하 adipocytes(감지되지 않으로 중요한),무거운 대 적어 트윈룸,부조화 연구. Y 축은 쌍둥이 쌍 내에서 더 무겁고 더 희박한 쌍둥이 사이의 추정 된 세포 분획의 차이를 설명합니다.

세포 유형 구성에 걸쳐 phenotypic 특성

마지막으로,우리에 비해 지방 조직 세포 유형 구성이 가진 개인이 다른 표현형 특성을 같은 다른 성별,연령,체질량지수(BMI),및 다른 단계 2 형 당뇨병의 개발이다. 또한,우리는 포함되는 개입이 연구 조사하는 효과의 칼로리 제한 또는 레 섭취에 앉아 휴식 구성입니다. 이러한 분석의 결과는도 1 에 도시되어있다. 도 6 및 보충 도 6 에서보다 상세하게 설명된다. S10 및 보충 데이터 S5.

우리는 검출한 차이에 앉아 세포 사이의 구성은 남성과 여성을 나타내는,거기에 더 많은 양의 plasmacytoid 수지상세포,CD4+T cells,혈소판 및 chondrocytes 에서 하는 반면 여성은 남성이 더 있는 CD8+T 세포,게재,그리고 내 피 cells. 특히,차이 CD4+CD8+T 세포들 상당한 후에도 수정을 위한 여러스 테스트었지만 감지 하나에 따라 설립되거나 CellMaDe-파생된 마커입니다. 와 존중하는 시대,우리만 감지 하나의 중요한 결과를 나타내는 더 높은 금액을 게재의 나이 증가와 함께.

우리는 비교와 관련된 BMI,즉,(나)지속적인 관계의 BMI 를 가진 셀룰라 분수에서 앉아,(ii)비교의 세포 구성에 조화 된 일란성 쌍둥이(무거운 대 날씬하고 쌍둥,∆BMI<3kg/m2),(iii)동일한에서는 귀에 거슬리는 일란성 쌍둥이(무거운 대 날씬하고 쌍둥이, ∆BMI>3kg/m2),그리고(iv)비교한 귀리의 세포 구성에서 비만 대 lean 이다. 첫 번째 비교 나타내는 BMI 는 긍정적으로의 크기와 상관 관계 monocytes,성 골수성 수지상세포,혈소판,osteoblasts,chondrocytes,그리고 ASCs 에 앉았는 반면,상호 관계와 피하 지방 세포이 부정적이다. 상당한 차이가 발견되지 사이에 조화 된 쌍둥이는 반면,불 쌍둥이 크게 다르에서의 금액을 CD4+T cells,적 혈구 모세포,osteoblasts(모두에서 높은 무거운 쌍둥이)뿐만 아니라,B 세포(에서 높은 날씬하고 쌍둥이)(Fig. 6B). 특히,는 경향이 있으로 더 많은 양의 ASCs 와 낮은 양의 adipocytes 에 더 무거운 쌍둥이(그림. 6C),BMI 와의 지속적인 연관성에서 각각의 중요한 발견을지지한다. 반면,어떤 다른 연구 결과의 지속적인 협회 BMI 검색되지 않은 쌍둥이 연구에 기인할 수 있는 잠재적인 혼란스 효과(연령,성별,또는 다른 요인)에서 지속적인 협회입니다.

린 대 비교에서 유의미한 결과의 부족 이 연구는 총 11 개의 샘플(비만 5 명과 마른 어린이 6 명)만 포함하기 때문에 비만 아동은 대부분 제한된 권력에 기인합니다.

우리는 당뇨병,포도당 내성 또는 인슐린 저항성과 관련된 6 가지 비교를했습니다. 그 세 가지(내당능 장애 대 정상적인 내당에 토;당뇨병대 내당능 장애에 앉아;및 인슐린 저항하는 대한 민감한에서 귀리)보이지 않았다 통계적으로 유의한 결과입니다. 인슐린 저항성 대에서의 SAT 세포 유형 조성의 비교 민감한 개체는 인슐린 저항성 개체에서 평활근 세포의 유의 한 증가를 나타냈다. SAT 와 함께 사람들의 당뇨병이 포함되는 더 단핵구하고 적 호산구보다 일반적인 포도당 허용 사람들이,우리의 분석에 따르면 반면,귀리의 병적으로 뚱뚱한 사람들이 차이를 보여줍성 골수성 수지상세포,호산구(모두 높은에서 당뇨병을 가진 사람),그리고 chondrocytes(에서 더 높은 사람들은 당뇨병 없이).

우리는 어떠한 증거도 찾을 수 없는 칼로리 제한 또는 레 보충 크게 변경 지방 조직포 형식 구성입니다.

흥미롭게도,하나의 포함 된 연구는 또한 immunohistochemistry25(GSE20950)에 의해 결정된 대 식세포 비율을보고합니다. 그들은 쇼에 대식세포에 대한 주파수 11 귀리 samples(20 연구 참여자)인슐린 민감하고 인슐린 저항하는 사람,평균 대식세포의 콘텐츠 1.8%(후 단위 변환을 총%세포)는 멋지게는 우리의 추정치 1.모든 20 명의 참가자의 평균으로 495%(면역 조직 화학을위한 11 개 샘플의 선택 기준은 연구 설명에 포함되지 않았다). 그들은 또한 보고서 중요한 협회는 사 HOMA-IR,대식세포의 콘텐츠에 이러한 11 는 사람들을 우리는 부분적으로 확인된 경계선을 의미(p-value 의 0.054)비교한 인슐린 저항하는 대한 인슐린 민감한 사람들에 총 20 개의 연구 참여자.