a expressão do Gene de base de desconvolução de tecido adiposo amostras usando o AT21 assinatura de matriz

O AT21 assinatura matriz foi desenvolvido com o objetivo de determinar a composição celular do tecido adiposo amostras. Consiste em perfis de expressão específicos de tipo de célula de 1872 sondas de microarray de 21 tipos de células. As 1872 sondas foram selecionadas para otimizar a capacidade da matriz de assinatura para distinguir entre diferentes tipos de células, o que é refletido minimizando a sobreposição de informações entre tipos de células (implementado através de uma minimização do número de condição, ver Métodos suplementares).

na Fig. 2A vamos mostrar as correlações de assinaturas entre os diferentes tipos de células, revelando altas correlações entre tipos de células, tais como o tecido subcutâneo e pericárdico adipócitos, ou tronco mesenquimais/células do estroma, condrócitos, osteoblastos, e adiposo tronco/células do estroma (ASCs). À luz destas altas correlações entre alguns tipos de células, nós nos propusemos a investigar a capacidade de nossa abordagem para distinguir entre tipos similares de células pelas duas estratégias seguintes. Em primeiro lugar, aplicamos a abordagem de descontvolução ao próprio conjunto de dados de referência, resultando numa distinção clara entre tipos de células (Fig. 3A) como controlo positivo, para demonstrar que o método proposto pode efectivamente identificar as assinaturas de células puras a partir do conjunto de dados de referência. Nós também mostramos na mesma figura (Fig. 3B, c) a expressão normalizada dos marcadores convencionais e marcadores primários previstos por CellMaDe para comparação a partir dos tipos de células no conjunto de dados de referência. A figura mostra a comparação em termos da expressão normalizada específica do tipo de célula dos marcadores convencionais vs marcadores previstos CellMaDe para cada tipo de célula. Em segundo lugar, nós realizamos uma análise de descontvolução com um conjunto de 779 amostras de tecido adiposo (dados suplementares S2) de quatro diferentes depósitos de tecido adiposo (SAT, OAT, PAT, e e EAT) e verificar como os resultados concordam com o corpo da literatura. Esta segunda análise mostra que o tecido adiposo amostras estão previstas para ter, em média, 14,5% do ASCs, enquanto que a soma dos três tipos de células (tronco mesenquimais/células do estroma, osteoblastos e condrócitos) está abaixo de 1%, em média, revelando a nossa capacidade de distinguir corretamente entre estes tipos de células (Complementar Fig. S4). Além disso, 95% das amostras SAT têm uma pontuação de adipócitos pericárdicos de 0% e uma pontuação média de adipócitos subcutâneos de 74%, enquanto que as amostras de aveia, de comer e de PAT na maioria das vezes têm mais adipócitos pericárdicos do que adipócitos subcutâneos, embora a distinção seja menos clara. Isto revela a diferença clara entre os adipócitos subcutâneos e adipócitos de outros depósitos adiposos na proximidade de órgãos internos, que pode ser detectada pela metodologia proposta.

Tipo de Célula Especificidade de TissueDecoder: os mapas de AT21 assinatura matriz mostrando (A) tipo de célula composição previsão de CIBERSORT com AT21 assinatura matriz, (B) normalizados de expressão dos selecionados convencional marcadores de literatura e (C) normalizada expressão de CellMaDe previsto principal marcadores. The common xaxis above the figure denotes the samples used for annotating cell types from the AT21 signature matrix. CellMaDe e CIBERSORT são ambos formados com AT21 assinatura da matriz, portanto, (A,C) são ótimos resultados para ambas as técnicas enquanto que (B) representa a separação de energia convencional marcadores na AT21 assinatura da matriz. As casas verdes indicam para cada tipo de célula (colunas) a linha com o respectivo marcador.

ao lado destas avaliações, temos utilizado independente de plataforma cruzada (diferentes Affymetrix microarray plataformas) conjunto de dados de validação para testar o CIBERSORT base de desconvolução com o AT21 assinatura matriz, mostrando que a nossa abordagem, corretamente fornece maiores percentuais para o respectivo isolado do tipo de célula para todos testados tipos de células no conjunto de dados de validação (Complementar Fig. S1C).as percentagens médias estimadas do tipo de células isoladas são de 69, 2% para os adipócitos subcutâneos, 57, 1% para ASCs, 89, 9% para as células B, 84.8% para as células T CD4+, 71, 0% para as células T CD8+, 62, 0% para as células NK e 90, 5% para os monócitos. Prevê-se que a fracção CD14+ do tecido adiposo (monócitos/macrófagos) seja constituída principalmente por macrófagos (25, 4%), células dendríticas mielóides (24, 4%) e monócitos (18, 1%). O desvio dos resultados óptimos com base nos próprios dados de referência (Fig. 3A) podem ser explicadas por diferenças entre plataformas entre os conjuntos de dados de validação e de referência (o conjunto de dados de validação e o conjunto de dados de referência foram hibridizados a dois diferentes Affymetrix microarrays).

marcadores primários e secundários CellMaDe

seguinte, caracterizamos ainda mais a matriz de assinatura investigando quais genes estão incorporados nela, e comparando sua especificidade de tipo celular com a de marcadores de tipo celular convencionalmente usados usando os critérios de marcador primário e secundário (Eqs. 1 e 2 na secção “métodos”). Isso resultou em uma classificação de todas as sondas presentes na matriz de acordo com suas pontuações de critério primário e secundário. Em Fig. 2B, vamos mostrar o top 10 genes com os mais elevados níveis primário e secundário critério de pontuação obtida a partir de quatro tipos de células – nomeadamente ASCs, células T CD8+, macrófagos e adipócitos subcutâneos – e indicar a sua localização celular de acordo com o gene da ontologia de termos (para todos os 21 tipos de células ver Complementar Fig. S2, Dados Suplementares S3). Todos os genes que estão presentes na matriz de assinatura AT21 são marcados a negrito, mostrando que o algoritmo de CIBERSORT seleciona principalmente uma combinação de marcadores secundários (critério de seleção de genes de CIBERSORT é comparável ao nosso critério de marcador secundário), enquanto marcadores primários e marcadores convencionais nem sempre são incluídos na matriz de assinatura.

isto está em contraste com abordagens baseadas em Marcadores clássicos como a imunohistoquímica, que dependem fortemente da especificidade do tipo celular de um único marcador (primário). No entanto, marcadores convencionais como o CD68 para macrófagos também são expressos em outros tipos de células, tais como monócitos, plasmacitóides células dendríticas 10, e em menor grau também em fibroblastos e células endoteliais 11,12, o que também é indicado pela sua pontuação de critério primário relativamente baixa (Fig. 2B). Nós, portanto, propomos que os marcadores primários identificados por CellMaDe sejam ainda confirmados experimentalmente antes de serem clarificados como marcadores alternativos para os tipos de células dentro do tecido adiposo.

para as células T CD8+, o marcador convencionalmente utilizado (aglomerado de diferenciação 8B; CD8B) é identificado como o marcador primário mais forte, o que não foi muito surpreendente. No entanto, o aglomerado de diferenciação 4 (CD4) não é muito específico para as células T CD4+, como demonstrado pela sua expressão prevalente em outros tipos de células hematopoiéticas, tais como monócitos ou macrófagos (Fig. 3B, Figo suplementar. S2). Esta é também a razão pela qual na citometria de fluxo, CD4 é usado apenas após a identificação da população celular CD3+ (células T) para identificar as células T CD4+. A Dendrocyte expressa sete proteínas transmembranares (DCSTAMP) é identificada como um marcador primário muito específico para macrófagos de acordo com a nossa análise. Em Fig. 3C observamos que a alta expressão do DCSTAMP é limitada a um subconjunto das amostras de macrófagos, o que pode destacar a sua especificidade a um subconjunto de macrófagos, por exemplo, células semelhantes a Gigantes macrófagos, como sugerido por estudos anteriores 13. Para as ASCs, o marcador primário identificado EEA1 não é muito marcante. Para este tipo de célula, sugerimos o uso de uma combinação de marcadores secundários como implementado em estratégias de gatação de citometria de fluxo, bem como no algoritmo de CIBERSORT.o caso dos adipócitos subcutâneos parece ser semelhante, uma vez que o marcador primário CMA1 também não é muito marcante. Isto pode, no entanto, ser atribuído ao fato de que os adipócitos pericárdicos também fazem parte da matriz de referência. Por conseguinte, neste caso, o critério primário não se centra apenas na distinção dos adipócitos de outros tipos de células, mas também na distinção dos adipócitos de dois depósitos diferentes. Portanto, incluímos uma análise adicional pela fusão de todos os adipócitos na matriz de referência para determinar marcadores primários para adipócitos. Os três principais marcadores identificados para adipócitos nesta análise foram SPARCL1, ADIPOQ e THRSP.

para avaliação adicional dos marcadores primários de topo identificados, comparamos a sua expressão num conjunto de dados independente mais extenso composto por 394 perfis de expressão de tecidos anatomicamente anotados (Fig. suplementar. S3, Métodos Suplementares). Seis dos 21 primário marcadores são validados, definido como mostrar a mais alta expressão na proposta de célula tipo, ou seja CALCRL para células endoteliais, SPTA1 para erythroblasts, CD8B para células T CD8+, MS4A1 para células B, PRSS33 para eosinófilos, e DCSTAMP para os macrófagos. Doze marcadores são parcialmente validados, identificados como estando entre os cinco primeiros dos 394 perfis de expressão anatômica do tecido ou sendo expressos em um nível mais elevado apenas em tipos celulares que não estão relacionados com tecido adiposo, como miócitos ou neurônios. Apenas três marcadores não foram validadas, nomeadamente EEA1 para o ASCs, RGS5 para células de músculo liso, e PF4V1 de plaquetas, este último devido à ausência de plaquetas no conjunto de dados de validação para PF4V1, impedindo a sua correcta avaliação.

finalmente, utilizámos o conjunto de dados de validação independente para avaliar o poder discriminatório dos marcadores primários de topo identificados. Os resultados desta análise são apresentados em Figo suplementar. S1 e dados suplementares S2, que mostram que os marcadores primários são expressos e são capazes de distinguir entre tipos de células no conjunto de dados de validação, com excepção da CMA1 para adipócitos subcutâneos e DAE1 para ASCs (Figo suplementar. S1B).

a Contextualização dos resultados – uma revisão de literatura

Como a próxima etapa de avaliação, temos compilado quantitativa literatura relatos de humanos tecido adiposo tipo de célula de composição para comparar as estimativas de nosso deconvolução de abordagem para 1119 SENTOU-se amostras (616 microarray e 503 RNA-Seq conjuntos de dados) e 51 amostras de AVEIA para a relatadas percentagens na literatura.em primeiro lugar, procurámos quaisquer relatórios na literatura que quantificassem a percentagem de adipócitos no tecido adiposo. Esta pesquisa, revelou uma gama de estimativas de ~93%14, ~70%15,16 E ~15% 17, o que pode potencialmente ser explicado por diferenças no processamento Da Amostra (por exemplo, remoção de vasos sanguíneos) e métodos de contagem (por exemplo, histologia vs. isolamento celular, marcadores diferentes). Muito recentemente, Glastonbury e os colegas estimaram a fracção adipocitária em dois conjuntos de dados de ARN-Seq de tecido adiposo subcutâneo de nível populacional (TwinsUK, n = 766 e genótipo-Tissue Expression project , n = 326), estimando as proporções relativas de quatro tipos distintos de células (adipócitos, macrófagos, células CD4 + T e células endoteliais micro-vasculares). Sua estimativa para a percentagem mediana de adipócitos é de 62% para GTEx e 82% twinsuk study18.subsequentemente, concentrámo-nos em estudos que determinaram fracções de não-adipocites19 e incluímos 25 estudos originais na nossa revisão. Os resultados quantitativos das fracções celulares extraídas destes estudos são apresentados na Fig. 4 e dados suplementares S4 (ver Métodos suplementares para pormenores metodológicos). As contagens de células relatadas para macrófagos variam muito, variando desde contagens médias de menos de 1% do total de células em alguns estudos até uma média de 27% do total de células em outro estudo. Estas diferenças bastante grandes entre os estudos podem surgir devido a vários fatores, incluindo (i) diferenças biológicas reais entre as amostras analisadas, (ii) enriquecimento local de macrófagos (e.g. em estruturas tipo coroa) que influenciam especificamente os resultados com baixas contagens totais de células como imunohistoquímica, (iii) diferenças técnicas entre as metodologias e marcadores utilizados, e (iv) diferenças nos protocolos de manipulação e análise de amostras (por exemplo, cortes de fluorescência, anticorpos utilizados). É importante notar que, especificamente, alguns estudos de imunohistoquímica relatam números de macrófagos muito elevados(Fig. 4A). Além disso, podem existir algumas diferenças devido às unidades notificadas em diferentes estudos, uma vez que os dois estudos com percentagens de macrófagos mais elevadas (médias de 27% e 26% de macrófagos) são os únicos que reportam em “macrófagos por número total de núcleos”. Já demonstrámos anteriormente que os estudos de imunohistoquímica a partir de fatias de tecidos podem ser tendenciosos devido à dependência de observações de secções transversais (fatias de tecidos finas)20. Por conseguinte, pode argumentar-se que, especificamente para os adipócitos, a secção transversal pode abranger partes da gota lipídica, mas não o núcleo, resultando em diferenças sistemáticas entre metodologias de contagem.

Revisão de Tecido Adiposo Composição Celular: revisão de Literatura de relatos de tecido adiposo composição celular em comparação com os nossos resultados, utilizando CIBERSORT (em verde). É mostrada a percentagem média (pontos), mínima e máxima (setas) das células totais (calculada de acordo com hipóteses e fórmulas indicadas nos métodos suplementares) para cinco tipos diferentes de células – macrófagos (a), ASCs (B), CD4+ T células (C), CD8+ T células (D) e células endoteliais (e). A cor indica o método usado para a contagem de células, como indicado na legenda. Os pontos cinzentos e as setas em (A) são os nossos resultados onde a pontuação macrófago e a pontuação monocitária foram adicionados juntos. É mostrado como uma comparação, uma vez que os marcadores de macrófago CD68, HAM56 e CD14 também mancha monócitos. O ponto cinzento na alínea b) representa a soma das “células estromais supra-adventiciais-adiposas” (ponto negro na mesma linha) e das “células progenitoras endoteliais”, que foram distinguidas no respectivo estudo, mas são provavelmente ambas abrangidas pela pontuação “células estaminais adiposas/células estromais” da nossa matriz de assinatura AT21. Do lado esquerdo de cada parcela, são indicadas as referências aos estudos a partir dos quais foram obtidos os resultados (Ver dados suplementares S4) e os marcadores utilizados. Para ASCs e células endoteliais foi utilizada uma combinação de marcadores (ver dados suplementares S4). Uma estrela anexada à carta de referência do estudo indica que o participante do estudo tinha um índice médio de massa corporal superior a 35. Está incluído na figura uma vez que tem sido relatado que a frequência de macrófagos é aumentada em pessoas com obesidade grave.

a fim de avaliar o potencial de influência de diferenças biológicas entre os participantes do estudo, especialmente em relação à obesidade status, marcou todos os estudos que envolvem as pessoas com uma média de índice de massa corporal superior a 35 (obesidade grave) com uma estrela (Fig. 4A). A relação entre o estado de obesidade e as contagens de macrófagos foi estudada em vários artigos, relatando o aumento das contagens de macrófagos com o aumento da obesidade em alguns, mas não em todos os estudos21,22,23,24,25,26. No entanto, o estado de obesidade não pode explicar a diversidade observada entre as percentagens de macrófagos relatadas na nossa revisão de literatura (Fig. 4A).para comparação, avaliamos diferenças entre estudos em nossas análises (apenas SAT), mostrando resultados relativamente estáveis, o que indica uma melhor padronização, apesar das diferenças biológicas dos participantes do estudo e potenciais diferenças no manuseio de amostras entre diferentes laboratórios (Fig. suplementar. S5). Mesmo a utilização de dados de nível RNA-Seq para realizar a descontvolução resultou numa variação mais baixa do que os estudos notificados da literatura (Fig. 4, Suplementar Fig. S6).

Em comparação com a literatura relata, o valor estimado de macrófagos, a partir de nossa análise, na extremidade inferior do espectro, com uma média de 1.3% do total de células para o 616 SENTOU-se amostras (mediana de 0,8%, IQR: 0.03%-1.8%) e 1,2% do total de células para as 51 amostras de AVEIA (mediana de 1,2%, IQR: 0.4%-1.8%). Olhando para os extremos, nossos resultados confirmam que há uma grande variedade de composição macrófaga com até 25% de macrófagos em casos muito raros.

para que o potencial de influência de monócitos, que também expressam os marcadores utilizados em estudos de literatura (CD14, CD68, e HAM56), também relatamos o combinado frações de macrófagos e monócitos do nosso AT21-CIBERSORT abordagem. Isto equivale a uma média de 1, 5% de macrófagos/monócitos em amostras de SAT e 4, 3% de macrófagos/monócitos em amostras de aveia, o que nos aproxima dos valores médios comunicados na literatura.

a quantidade de ASCs (média de 14, 8% em SAT e 15, 7% em aveia), células CD4+ T (média de 0, 9% em SAT e 0.4% na AVEIA), células T CD8+ (média de 0,5%, tanto no SAT e AVEIA) e células endoteliais (média de 0,7% em SAB e 1,8% na AVEIA) estimado pela nossa abordagem está em consonância com a literatura relata (Fig. 4B-E). Semelhante aos macrófagos, os relatos de literatura sobre as quantidades de ASC mostram grandes variações (Fig. 4B). Identificámos três razões que explicam esta variação. Em primeiro lugar, três dos estudos de literatura (estudos s, t E v – see Supplementary Data S4) usam tecido adiposo de aspirados de lipoaspiração, que está contaminado com o sangue17, resultando em frações relativas menores de ASCs no SVF. Em segundo lugar, alguns estudos distinguem entre os progenitores endoteliais e as células estaminais adiposas supra-adventiciais (por exemplo, estudos u E v), enquanto outros (incluindo o nosso estudo) não, possivelmente contando ambas as subpopulações como ASCs. Notavelmente, ao somar as duas subpopulações no estudo de Zimmerlin27, a fração média resultante de 13,9% (ponto cinza na figura. 4B) está próximo dos nossos resultados estimados. Em terceiro lugar,o rendimento total das células e a percentagem de células estaminais/estromais variam muito dependendo do método utilizado para o isolamento de SVF28, 29, O que pode potencialmente explicar os números muito baixos comunicados por Viardot e colegas 30 (estudo m).existem vários tipos de células, tais como células dendríticas plasmacitóides, neutrófilos ou eosinófilos, para os quais não conseguimos encontrar quaisquer resultados na literatura e, portanto, estamos relatando a sua frequência no tecido adiposo humano pela primeira vez. Alguns tipos de células, tais como plaquetas e eritroblastos são incluídos principalmente como um controle na matriz de assinatura AT21, permitindo a identificação da presença de sangue dentro das amostras.

conjunto de dados de referência com tipos de células isolados a partir de tecido adiposo

para posterior verificação dos resultados da deconvolução AT21, comparámo-los com a deconvolução baseada na matriz de assinatura AT4 constituída por quatro fracções celulares isoladas a partir de tecido adiposo.

a fim de descartar as diferenças nos procedimentos de amostragem da população do estudo e dos tecidos (mantendo as diferenças na granularidade do tipo celular, amostras de referência e realizando análises entre plataformas), usamos a referência ex-vivo para desconvolver as 779 amostras de tecido adiposo de Affymetrix humano U133 mais matriz 2.0 que analisamos com a nossa matriz de assinatura AT21 antes. As percentagens celulares resultantes (Figo suplementar. S7) estão numa gama semelhante à dos resultados obtidos utilizando o AT21 como referência (embora as percentagens de monócitos/macrófagos sejam um pouco mais elevadas) e correlacionam-se razoavelmente bem com eles, revelando correlações de Spearman e Pearson entre 0, 41 e 0, 87 (Figo suplementar. S8). No entanto, a nossa análise demonstra que a escolha dos tipos de células e a sua origem podem ter um impacto potencial no nível de detalhe dos resultados, embora a distribuição global seja conservada.

Para posterior avaliação dos nossos deconvolução de abordagem, usamos este “ex-vivo de referência’ para deconvolve amostras de composto do estroma vascular fração do tecido adiposo (também a partir do conjunto de dados GSE80654), revelando um tipo de célula de distribuição de 53% da haste/células do estroma, 27% monócitos/macrófagos, 19% outros leucócitos, e de 1% adipócitos, em média (ver Complementar Fig. S9) de n = 6 indivíduos de um total de n = 10. Os dados para os quatro indivíduos restantes não estavam disponíveis. A citometria de fluxo resultados ligeiramente diferentes médias de 62% da haste/células do estroma, 13% monócitos/macrófagos, 12% outros leucócitos, 3% de células endoteliais, ~10% não especificado), apesar de vir da maior amostra de tamanho n = 10 indivíduos no original study31. Ambos os resultados confirmam a alta quantidade de tronco/células do estroma de tecido adiposo e (depois de unidade de conversão a partir de células no SVF de células no tecido adiposo – ver métodos) são razoavelmente semelhantes aos nossos resultados médios de aplicar AT21 para o tecido adiposo, ao considerar as diferenças na população de estudo, tecido adiposo, metodologias de amostragem, e a granularidade do tipo de célula distinção (4 vs. 21 tipos de células).em seguida, comparamos a composição do tipo de célula de quatro depósitos de tecido adiposo (SAT, OAT, PAT e EAT), relatando a sua composição média do tipo de célula (Fig. 5, detalhado na figura suplementar. S4). Isto indica que SAT tem a maior percentagem de adipócitos (74%) seguidos de aveia (66,4%), comer (59,5%) e PAT (59,4%), enquanto que comer e PAT têm muito mais células imunes (20,8% e 20,9%, respectivamente) em comparação com a aveia (9,8%) e SAT (7,4%). Além disso, a aveia é a fonte mais rica de células estaminais/estromais (17,2% em comparação com 14,9% para SAT, 14.1% para comer e 12, 4% para PAT).

a Percentagem Estimada de Tipos de Células por Adiposo Depósito: (A) gráfico de Pizza que mostra o total de células do tipo de distribuição dos diferentes depósitos de tecido adiposo (tecido Subcutâneo – n = 616, Omental – n = 51, Pericárdica – n = 66, e Epicardial – n = 46) em termos dos quatro principais tipos de células do tecido adiposo (células do sistema Imunológico, Tronco/células do estroma, Adipócitos, e outros). B) parcelas de barras que mostrem a distribuição pormenorizada do compartimento das células imunitárias a partir de cada depósito de tecido adiposo. Todos os valores são médias das amostras analisadas do respectivo depósito.

O acesso à alimentação e ao PAT é severamente limitado devido à sua localização fisiológica e à natureza invasiva do procedimento de amostragem. Assim, foram colhidas amostras PAT de 66 doentes (idade: 66 ± 8 anos) com doença arterial coronária (CAD)32 e as amostras da EAT foram colhidas de 11 recém-nascidos (6 a 24 dias de idade), 28 lactentes (40 dias a 1 ano de idade) e 7 crianças (2 a 7 anos de idade) com doença cardíaca congénita (CHD)33.apesar das diferenças na idade dos dadores de EAT e PAT, a composição do arquétipo de células imunes no EAT e PAT é muito semelhante entre si, sendo muito diferente das amostras de SAT e de aveia. Isto indica a robustez dos nossos resultados, bem como a natureza conservada da composição do tipo celular nestes dois depósitos de tecido adiposo em torno do coração.além disso, reportamos as fracções de células imunitárias classicamente designadas “adaptativas”, incluindo células B, células CD8+ e células T CD4+, infiltradas na EAT e PAT. Estas células imunitárias adaptativas são enriquecidas em EAT e PAT, (maior em PAT do que em EAT) Em comparação com depósitos de SAT e OAT, o que pode provavelmente ser devido à origem das amostras analisadas de pacientes com CAD ou CHD, como relatado anteriormente para as células T CD8+ 34. A nossa descoberta é também apoiada por Mazurek e colegas 35, que compararam a expressão das citocinas tanto no comer como no sentar em pacientes submetidos a enxerto de bypass da artéria coronária e descobriram que o comer é uma fonte de vários mediadores inflamatórios.

uma comparação mais detalhada de SAT e OAT foi realizada no estudo de Hardy et al. 2011 (dataset GSE20950), em que ambos os depósitos estavam disponíveis a partir dos mesmos indivíduos 25. Esta análise revelou um aumento do teor de neutrófilos no SAT (também após correcção de testes múltiplos) e um aumento do teor de células estaminais/estromais mesenquimais e de células do músculo liso na aveia (Fig. 6A). A investigação de marcadores derivados de células para neutrófilos (CYP4F3), bem como para adipócitos pericárdicos (C7) e adipócitos subcutâneos (CMA1) confirmou a diferença significativa entre SAT e aveia nestes tipos de células (também após ajuste para testes múltiplos).

Tecido Adiposo Composição Fenotípicas Entre Características: (A) mapa de calor mostrando a significativa sobre (vermelho)/em (azul) representado tipo de célula em diferentes categorias, com base no escore z (indica o número de desvios-padrão de cada grupo é, longe dos outros). Apenas os resultados significativos (p < 0,05) são coloridos. Os resultados do rótulo das estrelas que permanecem significativos após correcção em múltiplos ensaios. As parcelas de feijão que mostram (B) todos os tipos de células significativas e (C) ASCs e adipócitos subcutâneos (não detectados como significativos), para o estudo mais pesado vs gémeo leaner, discordante. O eixo y descreve diferenças nas frações estimadas de células entre o gêmeo mais pesado e mais magro dentro de um par gêmeo.

tipo de Célula de composição através de traços fenotípicos

Finalmente, comparamos o tecido adiposo tipo de célula de composição entre indivíduos com diferentes traços fenotípicos, tais como de outro sexo, idade, índice de massa corporal (IMC), e as diferentes fases de diabetes do tipo 2, o desenvolvimento. Além disso, incluímos estudos de intervenção que investigam o efeito da restrição calórica ou da ingestão de resveratrol na composição do tipo de células SAT. Os resultados destas análises são apresentados na Fig. 6 e mais detalhadamente na figura complementar. S10 e dados suplementares s5.

foram detectadas diferenças significativas em SAB célula composição entre machos e fêmeas, indicando que há quantidades mais elevadas de plasmacytoid células dendríticas, células T CD4+, plaquetas, e condrócitos nas fêmeas, enquanto os machos têm mais células T CD8+, fibroblastos e células endoteliais. Notavelmente, as diferenças nas células T CD4+ e CD8+ foram significativas também após correção para testes múltiplos, mas não foram detectadas com base em Marcadores únicos estabelecidos ou derivados de células. No que diz respeito à idade, detectamos apenas um resultado significativo, indicando uma maior quantidade de fibroblastos com idade crescente.

Nós incluem quatro comparações relacionadas ao IMC, a saber: (i) uma contínua relação do IMC com frações de células em SÁB, (ii) uma comparação do SAT composição celular em gêmeos monozigóticos concordantes (mais pesado vs. enxuta twin, ∆IMC < 3 kg/m2), (iii) o mesmo em gêmeos monozigóticos discordantes (mais pesado vs. enxuta twin, ∆IMC > 3 kg/m2), e (iv) uma comparação de AVEIA composição celular em obesos vs. magra crianças. A primeira comparação indica que o IMC está positivamente correlacionado com a quantidade de monócitos, células dendríticas mielóides, plaquetas, osteoblastos, condrócitos e ASCs em SAT, enquanto a correlação com adipócitos subcutâneos é negativa. Não são detectadas diferenças significativas entre os gêmeos concordantes, enquanto que os gêmeos discordantes diferem significativamente na quantidade de células T CD4+, eritroblastos, osteoblastos (Todos maiores em gêmeos mais pesados), bem como células B (maiores em gêmeos leaner) (Fig. 6B). Notavelmente, há uma tendência para quantidades mais elevadas de ASCs e quantidades menores de adipócitos em gêmeos mais pesados (Fig. 6C), apoiando a respectiva descoberta significativa na associação contínua com o IMC. Em contraste, alguns outros achados da associação contínua com o IMC não são detectados no estudo duplo, que pode ser atribuído a potenciais efeitos de confusão (idade, sexo ou outros fatores) na associação contínua.

a falta de quaisquer resultados significativos na comparação de lean vs. crianças obesas é principalmente devido ao poder limitado, uma vez que o estudo envolve apenas um total de 11 amostras (5 crianças obesas e 6 crianças magras).fizemos seis comparações relacionadas com diabetes, tolerância à glucose ou resistência à insulina. Três deles (tolerância diminuída à glucose vs. tolerância normal à glucose na saturação, diabetes mellitus vs. tolerância diminuída à glucose na saturação e insulina resistente vs. sensível na saturação) não apresentaram quaisquer resultados estatisticamente significativos. A comparação da composição do tipo de células SAT na resistência à insulina vs. os indivíduos sensíveis revelaram um aumento significativo das células do músculo liso em indivíduos resistentes à insulina. O SAT de pessoas com diabetes mellitus contém mais monócitos e menos eosinófilos do que o de pessoas normais tolerantes à glicose, de acordo com a nossa análise, enquanto que o OAT de pessoas morbidamente obesas mostra diferenças nas células dendríticas mielóides, eosinófilos (ambos maiores em pessoas com diabetes), e condrócitos (maiores em pessoas sem diabetes).não encontramos nenhuma evidência de que a restrição calórica ou suplementação com resveratrol altera significativamente a composição do tipo adiposo das células tecidulares.curiosamente, um estudo incluído também reporta percentagens de macrófagos determinadas por immunohistochemistry25 (GSE20950). Eles mostram freqüências de macrófagos para 11 amostras de aveia (de 20 participantes do estudo) de pessoas sensíveis à insulina e resistentes à insulina, com um teor médio de macrófagos de 1,8% (após conversão unitária para % do total de células), o que corresponde muito bem à nossa estimativa de 1.495% em média dos 20 participantes (os critérios de selecção das 11 amostras para imunohistoquímica não foram incluídos na descrição do estudo). Além disso, relatam uma associação significativa entre o conteúdo HOMA-IR e macrófago nessas 11 pessoas, o que nós confirmamos parcialmente com significância limite (valor p de 0,054) para uma comparação de pessoas resistentes à insulina versus pessoas sensíveis à insulina em todos os 20 participantes do estudo.