iScience。2023年1月20日;26(1): 105802.
以单细胞分辨率绘制脂肪肝的转录异质性和代谢网络
,1,2,三 ,4 ,1,2 ,4 ,1,2,三 ,1 ,1,5 ,6,7 ,8和1,2,三,9,∗
莱蒂蒂亚·科索洛
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
2斯坦福大学医学院斯坦福糖尿病研究中心,美国加利福尼亚州斯坦福94305
三斯坦福大学医学院斯坦福心血管研究所,加利福尼亚州,美国
刘天云
4斯坦福大学生物工程系,斯坦福,加利福尼亚州,美国
容云欣(Yunshin Jung)
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
2斯坦福大学医学院斯坦福糖尿病研究中心,美国加利福尼亚州斯坦福94305
尼基·P·泰勒
4斯坦福大学生物工程系,斯坦福,加利福尼亚州,美国
孟照
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
2斯坦福大学医学院斯坦福糖尿病研究中心,美国加利福尼亚州斯坦福94305
三斯坦福大学医学院斯坦福心血管研究所,加利福尼亚州,美国
格雷戈里·查维尔
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
Silas Boye Nissen公司
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
5丹麦哥本哈根大学诺和诺德基金会干细胞医学中心(reNEW)
汉内莱·伊基·贾维宁
6芬兰赫尔辛基赫尔辛基大学医院和大学医学部
7芬兰赫尔辛基Minerva基金会医学研究所
俄罗斯·B·奥尔特曼
8斯坦福大学生物工程、遗传学和医学系,斯坦福,加利福尼亚州,美国
凯特琳·斯文森
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
2斯坦福大学医学院斯坦福糖尿病研究中心,美国加利福尼亚州斯坦福94305
三斯坦福大学医学院斯坦福心血管研究所,加利福尼亚州,美国
1斯坦福大学医学院病理学系,斯坦福,CA 94305,美国
2斯坦福大学医学院斯坦福糖尿病研究中心,美国加利福尼亚州斯坦福94305
三斯坦福大学医学院斯坦福心血管研究所,加利福尼亚州,美国
4斯坦福大学生物工程系,斯坦福,加利福尼亚州,美国
5丹麦哥本哈根大学诺和诺德基金会干细胞医学中心(reNEW)
6芬兰赫尔辛基赫尔辛基大学医院和大学医学部
7芬兰赫尔辛基Minerva基金会医学研究所
8斯坦福大学生物工程、遗传学和医学系,斯坦福,加利福尼亚州,美国
9引线触点
2022年8月29日收到;2022年11月15日修订;2022年12月9日验收。
这是CC BY-NC-ND许可下的开放存取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
- 补充资料
文件S1。图S1–S7
GUID:3EDADBCC-0295-4EBA-B673-3974C7DC3014
表S1。NAFLD和chow在所有肝细胞群体中的差异表达基因表示为与图5B和S5A相关的平均对数2倍变化。该表显示了所有肝细胞人群中表达基因的基因名称、p值、平均对数2倍数变化(FC)、pct1和pct2、调整后的p值和log2 p值。
GUID:A4BC6581-FFAA-4CAF-8320-0B2A541E9D0F
表S2:与图6相关的NASH预测基因。该表显示了NASH基因的基因名称和对数倍变化的p值(对应于图6)。
GUID:C7C15EDE-9DB6-4B2B-9A4C-45C9A61369A0
表S3.本文中使用的与STAR方法相关的寡核苷酸列表
指南:26C54E33-778-4608-AA8A-EAC062611627
- 数据可用性声明
总结
非酒精性脂肪肝是一种异质性疾病,其潜在的分子机制尚不清楚。在这里,我们对肝细胞和肝脏非实质细胞进行单细胞RNA测序,以绘制非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)小鼠的脂质特征。我们发现了以前未经鉴定的肝细胞簇,其特征是高或低srebp1型表达式。令人惊讶的是,典型的脂质合成驱动因素Srebp1号机组不能预测肝脏脂质积聚,提示其他脂质代谢驱动因素。通过将单细胞分辨率的转录数据与计算网络分析相结合,我们发现NAFLD与高构造型雄甾烷受体(CAR)表达相关。从机制上讲,CAR与四个功能模块相互作用:胆固醇稳态、胆汁酸代谢、脂肪酸代谢和雌激素反应。人类肝脏中CAR的核表达与脂肪性肝炎呈正相关。这些发现显示了脂质特征的显著细胞差异,并确定了与小鼠和人类肝脏脂肪变性相关的功能网络。
主题领域:分子生理学、分子网络、系统生物学、转录组学
介绍
非酒精性脂肪肝(NAFLD)和更严重的非酒精性肝炎(NASH)目前影响着全球25%的成年人。1NAFLD是一种进行性代谢性疾病,其特征是肝脏脂质积聚、炎症、纤维化和胰岛素抵抗。NAFLD已成为美国最常见的慢性肝病,且无药物治疗。2近年来,我们对饮食诱导的肝脂肪变性过程的分子理解已经出现。1,三一些基因已被确定为肝脂质积聚升高的危险因素,包括肝组织中的单核苷酸多态性PNPLA3型基因,产生PNPLA3-I148M变异体,增加患脂肪肝的风险4,5,6以及具有保护性的HSD17B13变体。7,8除了遗传因素外,众所周知,环境因素如营养物质的可利用性也是导致肝脏脂肪变性和非酒精性脂肪肝的原因。脂肪消耗,9,10,11果糖摄入过量,12,13,14高胰岛素血症与肥胖15,16与NAFLD呈正相关。然而,还需要了解NAFLD中细胞类型组成和表达的分子特征和变化。
有趣的是,早期的研究表明,并非所有肝细胞都能均匀诱导脂质积累,大多数细胞的脂质积累相对较低,而很少有细胞的脂质储存量非常高。17NAFLD肝细胞内脂质含量升高的部分原因是从头开始脂肪生成,18主要由转录因子固醇调节元件结合蛋白-1(SREBP-1)亚型驱动的过程SREBP1a型和SREBP1c公司.19,20,21然而,是否SREBP1号机组在肝细胞中均匀表达,其他转录调节因子是否与NAFLD发病机制相关尚不清楚。
在这里,通过使用单细胞分析,我们证明了脂肪肝小鼠肝脏中脂质特征的细胞差异。我们发现肝细胞脂质积累和Srebf1(Srebp1c)表达是异质的和确定的编号i3构成雄甾烷受体(CAR),作为一种在小鼠NAFLD肝脏中富集的基因。虽然之前关于CAR的报告相互矛盾,22我们发现,脂肪性肝炎患者的人类肝脏中定位于细胞核的CAR蛋白水平高度升高。我们的研究揭示了NAFLD如何在肝脏发病过程中改变肝细胞的转录组景观,并确定了小鼠和人类中高度相关的NAFLD基因。
结果
肝脂肪变性的特点是肝细胞高度异质性
以往对肝脏的单细胞分析表明,细胞群存在显著的异质性。23,24然而,虽然肝细胞蛋白质组分析显示在脂肪肝的发展过程中蛋白质发生了显著的亚细胞重组,25NAFLD患者肝细胞的细胞和代谢异质性在很大程度上仍未表现出来。
为了剖析肝脂肪变性诱导后的转录变化,我们首先确定从喂食高果糖、高脂肪(NAFLD或胰淀素)饮食的小鼠中分离出的肝细胞群中可检测到的生理生化变化的最早时间点26,273周、6周和9周,而0周(饮食)。服用NAFLD饮食的小鼠从6周开始体重增加(图S1A) 诱导即兴血糖水平,提示胰岛素抵抗(图S1B) ●●●●。肝脏基因表达分析显示脂肪生成基因水平升高固醇反应元件结合蛋白-1c(Srebf1),证明脂质合成的活性(图S1C) ●●●●。此外,我们观察到炎症基因的增加F4/80(Emr1)、肿瘤坏死因子α(Tnf-α)、白细胞介素-1β(Il1β)、转化生长因子β1(Tgfβ1)和纤维化基因胶原蛋白1α1型(Col1α1)和基质金属蛋白酶9(百万英镑),提示饮食诱导的NAFLD中炎症和纤维化转录程序的激活(图S1C) ●●●●。肝功能障碍表现为9周时肝脏质量明显升高(图S1D) 血浆ALT水平在6周时增至35 U/L,在9周时增至60 U/L(图S1E) ●●●●。通过油红O染色,肝脏组织学分析证实了脂质积聚增加(A) 以及肉眼可见的较大肝脏(B) ●●●●。接下来,我们使用密度梯度分离肝脏中的实质性肝细胞和非实质性细胞群。28令人惊讶的是,从患有NAFLD的小鼠中分离出的肝细胞在积聚脂质的能力上表现出很大程度的异质性(C) ●●●●。肝细胞标记物的表达进一步证实了细胞分离方法的有效性Pon1、白蛋白(Alb)和Srebf1肝细胞部分(D) 以及高度富集的免疫细胞标记物Il-6、Il-1b、,和Emr1号机组(E) 以及成纤维细胞标记物Tgfβ1、Mmp9、Col1α1和α-Sma非实质细胞部分(F) ●●●●。
肝脂肪变性的特点是肝细胞高度异质性
(A) 使用H&E和油红O(脂质)对喂食NAFLD饮食0、3、6和9周的小鼠肝脏进行组织学分析,n=5只小鼠/组(每5个生物复制品共10张图像)。比例尺=100μm。
(B) 喂食食物或NAFLD食物6周的小鼠肝脏的宏观照片。每组5只小鼠的实验显示了一幅具有代表性的图像。
(C) 油红O染色显示从喂食食物或NAFLD饮食6周的小鼠分离的肝细胞中脂质的细胞积聚。每组5只小鼠的实验显示了一幅具有代表性的图像。
(D) 分离肝细胞和非实质细胞中肝细胞标记物的基因表达分析(n=3个样本/组)。数据以平均值±SEM*p<0.05,**p<0.01,**p<0.001表示,由双尾学生t吨测试。
(E) 分离肝细胞和非实质细胞中免疫细胞标记物的基因表达分析(n=3个样本/组)。数据以平均值±SEM*p<0.05,**p<0.01,**p<0.001表示,由双尾学生t吨测试。
(F) 分离肝细胞和非实质细胞中纤维化/星状细胞标记物的基因表达分析(n=3个样本/组)。数据以平均值±SEM*p<0.05,**p<0.01,**p<0.001表示,由双尾学生t吨测试。
(G) 从NAFLD肝脏的食物中分离的肝细胞的油红O染色定量(n=10个样品/组)。数据以生物独立样本的平均值±SEM表示。*双尾学生的p<0.05,***p<0.01,***p<0.001t吨测试。
(H) Seurat鉴定的合并chow和NAFLD集群数据集中细胞类型鉴定的基因集富集标准。数值表示为[log2]倍变化。计算集群内细胞相对于集群外所有细胞的富集度。
(一) 通过sc-RNA测序确定合并的chow和NAFLD细胞簇的聚集t-SNE图。
为了在单细胞水平上表征分子变化和异质性,我们接下来在6周时进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq),此时观察到细胞内脂质积聚增加了2.5倍以上(G) ●●●●。从喂食食物或NAFLD的小鼠(n=5只小鼠/组)中分离新鲜分离的肝细胞和非实质细胞,合并,并在确认细胞活力后进行处理以制备单细胞RNA测序文库。重要的是,所有样品都在同一轮中测序,以避免批量校正的需要。共有5932个细胞表达17606个基因,通过过滤去除线粒体基因组转录率非常高(>0.5)、在不到三个细胞中检测到的基因(UMI计数>0)以及库大小非常小(<1000)的细胞(参见STAR方法). 使用Seurat的t分布随机邻居嵌入(t-SNE)图,使用聚集的单细胞表达关系曲线对细胞进行聚类和可视化29(H和1I)。16个群体聚集在一起:12个不同的肝细胞群体和4个非实质细胞类型(H和1I)。我们确定了这两种情况下的五种主要细胞特征,即肝细胞、星状细胞、枯否细胞、髓样细胞和内皮细胞,与之前描述的肝脏细胞类型一致(图S1F) ●●●●。30,31这些数据证实了肝脏具有高度肝细胞异质性的特点。
非酒精性脂肪性肝病进展过程中肝细胞的动态变化
为了对NAFLD进展期间肝细胞的基因特征进行更深入的分析,我们接下来根据显著的细胞特性和表达对细胞进行聚类。而Kupffer细胞、内皮细胞和髓细胞在6周时的表达没有明显改变(图S2A–S2D和第3章),NAFLD小鼠的肝细胞表现出了巨大的表达变化,如比较chow和NAFLD肝脏的t-SNE图所示(A) ●●●●。在chow和NAFLD肝脏组中Kupffer细胞、内皮细胞和髓细胞之间的重叠表明,这些差异是由于批处理效应(图S2A–S2D)。具体地说,我们在肝细胞簇中观察到不同的基因特征,如脊线图所示,显示了Glul公司(谷氨酰胺合成酶) (B) ,一种编码代谢酶的基因,在肝细胞中大量表达。32,33其他肝细胞基因,如脂质运载蛋白-2(液化天然气2),Hpx、Apcs、Gstp1、,和Cyp4a10细胞在肝细胞簇中表现出相似的异质性,表明存在不同的细胞状态(B) ●●●●。此外,纤维蛋白原α(Fga公司)富含食物肝细胞簇(C) ,同时2-亚氨基丁酸/2-亚氨基丙酸脱氨酶(Rida)、和丝氨酸脱水酶(Sds),两种参与氨基酸代谢的酶,在NAFLD肝细胞簇中富集(D) ●●●●。有趣的是,两个基因,Gm42418公司和{“类型”:“entrez-notide”,“属性”:{“文本”:“Ay036118”,“term_id”:“14669160”,“term_text”:“Ay036118“}}艾036118富含NAFLD肝细胞簇,表明在NAFLD期间具有潜在功能(D) ●●●●。这些分析表明,NAFLD与脂肪生成基因表达的显著变化有关,脂肪生成基因的表达即使在特定的细胞类型中也存在异质性分布。
肝细胞群在斯雷布1表达,但斯雷布1表达不能预测肝脏脂质水平
斯雷布1,这是在胰岛素和果糖的直接控制下,是脂肪生成最明确的转录驱动因素之一。5,34,35有趣的是,在chow和NAFLD条件下,有两个主要的集群,定义为高或低表达斯雷布1(Srebp1c公司) (A和3B)。值得注意的是lxra(Nr1h3)和Chrebp(Mlxipl)公司在里面斯雷布1高的聚类表明经典的脂质合成途径被广泛激活(A和3B)。通用肝细胞标志物白蛋白(阿尔布)在肝细胞簇中同样表达,表明NAFLD状态特异性诱导参与脂质合成的基因表达。这一发现出乎意料,并使我们怀疑这些表达变化是否可以解释这些肝细胞中脂质积累的差异。核Sreebp1染色显示,当Srebp1在chow和NAFLD中表达高度异质性时高的和Srebp1低的对细胞进行定量(A–4C)。将脂质积累与Srebp1蛋白水平关联高的和Srebp1低的我们对完整肝切片中的细胞进行Srebp1和脂滴染料LipidSpot的联合免疫染色。预计,在进食条件下只能检测到可忽略不计的脂滴水平,而在6周时,NAFLD中观察到脂滴积聚和脂滴大小增加。值得注意的是,核Srebp1蛋白表达没有与脂滴密度高的区域共存(D和4E)。这些数据支持Srebp1高的和Srebp1低的NAFLD中存在大量脂滴蓄积的细胞,这表明可能存在替代的成脂驱动因素。
肝细胞群在斯雷布1表达
(A) 小提琴情节Srebf1、Chrebp(Mlxipl)、Usf1、lxrα(Nr1h3)、Alb、和Pon1型在细胞簇中。值是log2表达式级别。
(B) t-SNE图斯雷布1高的和斯雷布1低的显示细胞类型定位的簇Srebf1、Chrebp(Mlxipl)、Usf1、lxrα(Nr1h3)、Alb、和Pon1型.
肝脏Srebp1水平是异质的,与脂质水平无关
(A) 共聚焦显微镜分析了猪和NAFLD(6周)肝组织中的Srebp1(黄色)和细胞核(蓝色)。比例尺表示25μm。
(B) Srebp1阈值高的细胞和Srebp1低的基于强度的单元格。
(C) Srebp1的代表性图像高的和Srebp1低的肝细胞通过放大图片和Srebp1定量显示高的和Srebp1低的人群(n=10张图片/组)。数据由双尾学生的平均值±SEM*p<0.05表示t吨测试。
(D) 共聚焦显微镜分析了食物和NAFLD(6周)肝脏组织中的Srebp1(黄色)、脂滴(洋红色)和细胞核(蓝色)。比例尺表示25μm。
(E) 从10种脂质中定量Srebp1阳性细胞高的或脂质1低的NAFLD肝脏的代表性区域。条形图显示Srebp1阳性细胞核在脂质阴性或脂质阳性区域内的比例。数据以每组n=10个图像的平均值±SEM表示,并由双尾学生的t吨测试。
的标识编号i3(小型车)作为一种非酒精性脂肪性肝病在小鼠中富集的核受体
为了确定可能在NAFLD中起作用的其他转录调控因子,我们接下来使用Bader等人之前发布的人类数据集比较了人类和小鼠肝脏的肝脏转录组。结合当前的小鼠单RNA测序数据集。在两个数据集中检测到的21128个基因中,有12398个基因存在于人类和小鼠中(A和S4系列A) 并且在表达上相关性很好(图S4B) ●●●●。在小鼠数据集中,我们接下来分析了NAFLD和chow在所有肝细胞群体中的差异表达基因(B和表S1)并确定编号i3(核受体亚家族1,I组,成员3),或构成雄激素受体(小型车)作为NAFLD富集基因中唯一的转录因子(图S5A和表S1). 这些数据与之前对全球Car-KO小鼠的研究一致,这些小鼠可以防止高脂血症和饮食诱导的纤维化。36,37然而,CAR在人类NAFLD和脂肪性肝炎中的作用尚不清楚。分析编号i3表情表明编号i3是异质表达的,但存在于所有肝细胞群中(图S5B) ●●●●。在对编号i3表达,两个主要种群似乎占优势:编号i3高的(集群2、3、8、9、10、12)和编号i3低的(簇1、4、5、6、7、11)(C) ●●●●。有趣的是,六分之五编号i3高的肝细胞簇重叠表达Srebp1号机组高的。我们接下来试图确定与编号i3表达式。分析显示,48个基因与编号i3相关性得分高于0.63的表达(D) ●●●●。在这些基因中,一些先前与脂质代谢和NAFLD进展有关,包括筑紫(Tsku公司).38未来关于两者之间关系的研究编号i3而这些共同表达的基因,对于理解编号i3在NAFLD。
的标识编号i3(小型车)作为小鼠中富含NAFLD的核受体
(A) 在两个独立的单细胞RNA序列数据集中检测到人类和小鼠基因重叠。
(B) NAFLD和chow中差异表达的基因聚集在单细胞RNA测序数据集中确定的所有簇中,表示为平均值[log2倍变化(FC)]。
(C) 小提琴情节Nr1i3(汽车)在细胞簇中。值是log2表达式级别。
(D) scLink相关性高于0.63的基因的热图编号i3.
预测模型独立地识别NR1I3公司(汽车)作为人类非酒精性脂肪性肝炎基因
独立地,使用人工智能(AI)嵌入方法,我们建立了一个预测模型,以确定NAFLD/NASH相关基因和途径,并假设预测的基因将调节相关的肝脏生物学。为了识别疾病相关基因,我们基于基因与我们嵌入的蛋白质相互作用图(PPI)中功能模块的接近程度建立了一个预测性NASH模型(参见STAR方法和图S6A) ●●●●。我们进行了10倍的交叉验证,并系统地改变了模型的参数。我们从DisGeNET的Be-Free数据集中测试了308个NASH基因,39实验鉴定的134个NASH基因集(表S2). 我们的模型在恢复这些NASH疾病基因方面分别达到了0.82和0.83的AUC(图S6B) ●●●●。在寻找关键基因的过程中,我们对转录因子特别感兴趣,这些转录因子可能驱动脂肪性肝炎的脂肪生成、纤维化等过程。为了估计基因与NASH模型的关联,使用了0.6的经验阈值。使用上述NASH模型,汽车(人类基因名称NR1I3公司)被独立鉴定为与人类NASH相关的高可能性转录因子(p值0.02),得分为0.86。在1165个转录因子组中,22个经计算确定为肝脏表达,22个转录因子中有12个与NASH相关。有趣的是,汽车与四个关键功能模块相互作用:胆固醇平衡、胆汁酸代谢、脂肪酸代谢和雌激素反应().
预测模型独立地识别汽车与四个NASH相关功能模块交互
预测的NASH基因NR1I3公司(大紫点)直接与胆汁酸代谢模块的三个基因相互作用(CYP7A1公司,CYP7B1型、和CYP8B1年),一个来自脂肪酸代谢模块的基因(第1页第1页). 这四个基因进一步与其他基因相互作用,形成一个网络,由胆汁酸代谢模块中的14个基因、雌激素反应早期模块中的3个基因、脂肪酸代谢模块的17个基因和胆固醇稳态模块中的1个基因组成。边缘表示预测的NR1I3公司和这些基因。
核组成型雄激素受体定位与人类脂肪性肝炎相关
鉴于此汽车在我们的转录单细胞分析和AI嵌入模型中独立鉴定,我们接下来试图确定人类肝脏中CAR表达水平是否与NAFLD相关。分析包括13例无组织病理学异常患者和13例组织学脂肪性肝炎患者的26个肝脏切片(参见STAR方法). 体重指数(BMI)无显著差异(A) ,年龄(B) ,或性别(C) 在小组之间。脂肪性肝炎组的甘油三酯水平较高(D) ,丙氨酸氨基转移酶活性(ALT)(E) 和天冬氨酸转氨酶(AST)活性(F) 组织学分级为1-2级(G) 0–3的组织学阶段(H) ●●●●。使用CAR的特定验证抗体,40我们量化了像素强度(一) 在26个肝脏样本中进行CAR核染色。典型的显微图像验证了CAR的脂滴大小和核定位(K) 阴性对照组无染色(图S7A) ●●●●。有趣的是,我们发现脂肪性肝炎患者肝脏中的CAR蛋白水平高出2倍以上(J和7K),并且与脂滴大小和脂肪性肝炎呈正相关(R2=0.51,p=0.008)(L和7M)。这与单独队列中的基因表达没有相关性相反,表明转录水平NR1I3公司不一定预测蛋白质表达(图S7B–S7I)。最后,相关性分析表明,CAR与ALT和AST之间存在微弱但显著的相关性(图S7J和S7K),而BMI与CAR水平没有显著相关性(N) ●●●●。这些结果表明,核CAR蛋白表达与人体脂肪性肝炎相关,与BMI无关,并证实了CAR在NAFLD肝脂质积聚中的潜在作用。总之,我们在这里使用了三个正交模型;单细胞分析、人类肝脏表达和计算网络预测,以预测和验证新基因及其在疾病发病机制中的重要性,为识别新基因提供资源,用于未来的功能查询。
核CAR定位与人类脂肪性肝炎相关
(A) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的体重指数(BMI)(每组13例患者样本)。数据由双尾Student’s表示为平均值±SEM p值=ns(无显著性)t吨测试。
(B) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的年龄(n=13例患者样本/组)。数据由双尾Student’s表示为平均值±SEM p值=ns(无显著性)t吨测试。
(C) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的性别(每组13例患者样本)。数据由双尾Student’s表示为平均值±SEM p值=ns(无显著性)t吨测试。
(D) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的甘油三酯(TG)水平(mg/dL)(每组13例患者样本)。数据显示为平均值±SEM**p<0.01,由双尾学生t吨测试。
(E) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者U/L中丙氨酸转移酶(ALT)活性的比较(每组13例患者样本)。数据显示为平均值±SEM**p<0.01,由双尾学生t吨测试。
(F) 天冬氨酸转氨酶(AST)活性(以正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的U/L为单位)(每组13例患者样本)。数据显示为平均值±SEM**p<0.01,由双尾学生t吨测试。
(G) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的组织学分级(每组13例患者样本)。
(H) 正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的组织学分期(每组13例患者样本)。
(一) 根据所有图像中细胞核的像素强度分割阳性(红色)和阴性(蓝色)细胞,以确定量化的阳性阈值。每个点代表一个单元格。
(J) 定量分析正常肝脏和脂肪性肝炎患者的CAR阳性细胞核百分比(n=13例患者样本/例,4幅图像/例)。数据由双尾学生的平均值±SEM*p<0.05表示t吨测试。
(K) 正常肝脏或脂肪性肝炎肝脏中CAR染色的代表性组织学图像(n=13例患者样本/例,4幅图像/例)。标尺:100μm或50μm。
(五十) 定量分析正常肝脏患者与脂肪性肝炎患者的脂滴面积百分比(n=13例患者样本/例,4幅图像/例)。双尾Student’s将数据表示为平均值±SEMt吨测试。
(M) 26个个体的CAR水平与脂滴大小的相关性图。**双尾学生的p值<0.01t吨测试。
(N) 26名受试者CAR水平与BMI的相关图。p值=ns(双尾学生的无显著性t吨测试。
讨论
我们的研究揭示了以前未知的肝脏生物学的几个方面。首先,我们发现肝细胞在储存脂质和代谢特征方面具有高度异质性。通过捕获这些脂质肝细胞进行单细胞分析,我们发现这种异质性与肝细胞亚群中的脂质代谢有关。先前分析从喂食60%高脂肪饮食的小鼠中分离的肝细胞转录变化的优雅工作表明,肝脂肪变性使细胞对肝细胞炎症敏感,41表明储存的脂质含量是肝细胞功能的主要决定因素。肝细胞的脂质异质性如何促进NAFLD的进展将是一个有待进一步探索的领域。
第二,我们发现Srebp1的高表达与高脂堆积没有直接关系,这表明在肝细胞亚群中存在其他驱动因素的参与。肝细胞中与人共表达的基因子集的发现srebf1需要进一步研究调节脂质代谢的机制体内.
第三,使用实验和人工智能预测模型,我们确定汽车作为一种与小鼠和人类脂肪性肝炎高度相关的基因。汽车在肝细胞中大量表达,但在非酒精性脂肪性肝病中的作用尚存在争议。36,42,43,44在这里,我们发现CAR定位于细胞核,并在诊断为脂肪性肝炎的患者肝脏中过度表达。未来的研究应评估CAR和NAFLD/NASH之间的关联和功能相关性,并探索使用特定激动剂靶向CAR。接下来,使用相关模型研究CAR是否在NASH期间调节脂肪生成、炎症或纤维化将非常重要。
总的来说,我们的结果揭示了肝细胞脂肪变性中一种意想不到的异质性,并确定了脂肪生成细胞群。总之,这项研究有助于发现与脂质代谢相关的先前无关的基因,这可能用于更好地了解如何针对脂肪肝疾病。
研究的局限性
这项工作存在局限性。虽然我们的研究表明NAFLD中存在异质性肝细胞状态特征,但这些不同肝细胞群的功能仍有待确定。此外,肝细胞的单细胞分析应辅以单核分析,以确认本文中确定的肝细胞状态。
STAR★方法
实验模型和主题细节
人体样本
用于CAR水平组织学表征的人类肝脏样品是在斯坦福大学根据IRB方案#58373使用过量/档案材料获得的。通过搜索肝病诊断的病理档案数据库来确定受试者。排除标准是根据病理数据库中存储的信息确定的肝癌和肿瘤。通过检索电子病历中的现有数据获得临床和实验室数据。人类肝脏cDNA样本取自Hannele Yki-Jarvinen的未确认NAFLD/非NAFLD患者,并经芬兰赫尔辛基伦理委员会批准。Macparland等人从公布的数据集中重新分析了人类单细胞RNA测序数据.24
动物
动物实验按照斯坦福动物护理和使用委员会(APLAC)第32982号协议动物护理与使用委员会(Institutional Animal Care and Use Committee)批准的程序进行。C57BL/6J小鼠购自Jackson实验室(#000664)。除非另有说明,否则将小鼠置于温度受控(20–22°C)的房间中,进行12小时的光/暗循环。除非另有说明,否则所有实验均以五只年龄匹配的雄性小鼠为一组进行。在单细胞RNA测序实验中,12周龄雄性小鼠被喂食6周的chow饮食(Envigo,#2018)或NAFLD饮食(40%脂肪、20%果糖和2%胆固醇,#D09100310 ResearchDiets),并在18周龄时处死。
方法详细信息
用于单细胞RNA测序的细胞分离
所有细胞均在37°C含5%CO2的湿化环境中培养。采用梯度分离法分离原代肝细胞。28将12周龄雄性C57BL/6J小鼠处死,喂食周粮或NAFLD食物6周。用连接到导管的25G针头插管下腔静脉,以每分钟1毫升的速度灌注20毫升37°C预热pH 7.4的HBSS缓冲液(#14175-095,Gibco),该缓冲液含有5.4 mM KCl、30 mM碳酸氢钠和0.285 mM EDTA。灌注2分钟后,肝门静脉被切断。灌注后,将含有1 mg/ml IV型胶原酶(#C5138,Sigma)、10%FBS和1 mM HEPES的20 ml肝脏消化培养基添加到灌注缓冲管中。7–10分钟后,将肝脏解剖并转移到培养皿中,通过在含有谷氨酰胺(#112-033-101,Quality Biological)、10%FBS、2 mM丙酮酸钠、1 uM地塞米松和0.1 uM胰岛素的10 ml Williams E培养基中轻轻旋转组织,使其机械分离。分离的肝细胞通过70μm细胞过滤器过滤,并以50倍离心克分离肝细胞和非实质细胞(NPC)4分钟。为了分离肝细胞,将细胞颗粒重新悬浮在平板培养基中,并与90%或25%Percoll(#P1644,Sigma)混合,然后以100倍离心克持续10分钟和50次克持续3分钟。为了分离NPC,细胞悬浮液以100倍离心克持续5分钟以减少红细胞数量。分离NPC并按如下方式洗涤:300 x克持续7分钟,650 x克持续4分钟,240 x克5分钟,650 x克持续4分钟。然后将颗粒与肝细胞结合。将细胞合并为一个样本(chow和NAFLD,n=5只小鼠/组),并在确认细胞数量和生存能力后进行单细胞RNA测序文库合成准备。对于肝细胞和非实质细胞的培养,将细胞颗粒重新悬浮在平板培养基中。接种在胶原蛋白涂层板上4小时后,用PBS清洗细胞,然后添加添加0.2%BSA、2 mM丙酮酸钠、0.1μM地塞米松的维持培养基Williams E。
文库准备、单细胞RNA测序和数据预处理
所有样品在同一轮中测序,以避免批量校正。这些文库是使用10X Genomics 3′版本3单细胞基因表达试剂盒制备的。然后在Illumina HiSeq 4000上测序,测序结果为2x101 bp。然后,在斯坦福基因组测序服务中心的Illumina HiSeq 4000测序器上,以100-bp配对连接的配置,汇集分离的小鼠肝细胞的双索引库并进行测序。读取结构为双索引测序,从read 1开始的read 1为28个碱基,包括细胞条形码和唯一分子标识符(UMI)、索引i7为10个碱基、索引i5为10个碱,read 2为90个包含转录信息的碱基。这些文库使用10x Genomics Cell Ranger 3.1.0的管道进行处理和反编译。45
单细胞RNA测序数据的聚类鉴定与表达分析
使用Seurat分析数据29在R工作室。将两个数据集(chow和NAFLD)的原始计数表加载到Seurat中,并应用Seurat“merge”函数执行汇总分析。在去除少于200个基因或超过50000个基因的细胞并过滤掉超过5%的线粒体含量后,基因表达通过全球尺度归一化方法“对数归一化”进行归一化,并按照标准的Seurat包程序进行合并和聚类。29,46与之前的报告一致的是,chow和NAFLD小鼠肝脏的组合数据集确定了种群。47,48,49聚类定义热图说明了每个聚类的三个代表性基因表达标记,以log2值表示,以定义种群。为了比较小鼠和人类sc-RNA测序数据,使用Bader实验室提供的Rshinn应用程序生成和分析肝细胞簇。在Bader等人中。,簇1、簇3、簇4、簇6、簇14和簇15被鉴定为肝细胞。进行了以下分析:(1)所有小鼠和人类基因的散点图(12398个基因在小鼠13519个基因和人类数据集中20007个基因之间发现共同点),表示为人类数据集中所有样本(8444个细胞)与小鼠(5932个细胞、NAFLD和chow)的平均基因表达,(2)小鼠和人类基因重叠的venn图,以及(3)提取人类数据集的聚类信息,以确定基因是否在人类肝细胞簇中异质表达。使用Bonferroni校正对多次测试的P值进行调整。
用于预测致病基因的AI嵌入模型
为了识别疾病相关基因,我们基于基因与PPI嵌入图中功能模块的接近程度建立了预测模型。50我们应用node2vec在64维嵌入空间中捕获14707个基因(来自STRING-2019)的网络拓扑特征。51Node2vec是一种图形算法,它使用基因周围的局部连通性来总结其在低维空间中的交互作用;52相邻节点具有相似的交互作用,并且在嵌入空间中“很近”,如余弦距离所测量。然后,我们通过计算基因与一组220个功能模块(47个来自ImmProt的免疫反应模块,53来自MsigDB的50个信号通路模块,54人类代谢反应数据库中的123个代谢模块55已知的疾病基因。构建NASH预测模型的方法如所述图S6给定一个由一组基因组成的模块,我们将单个基因嵌入向量相加,以生成功能模块的摘要向量。余弦相似性度量基因嵌入和模块载体之间的接近性。对于给定的基因,我们可以计算其与上述每个功能模块的相似性;值向量描述了基因的功能关系。给定一组与疾病有关的黄金标准基因,我们可以使用这些功能关系的嵌入式表示的机器学习来预测其他疾病基因。作为概念验证,我们从DisGeNET收集了70个NASH基因39作为金标准清单。我们确定了与这70个NASH基因最接近的功能模块。我们使用线性支持向量机(Linear SVM)创建分类器,用于定义与已知70个基因具有相似特征的其他基因。一组随机选择的基因被用作阴性示例。我们进行了10倍交叉验证,并系统地改变了模型的参数(图S6). 使用大规模基因嵌入,50模块嵌入是通过对给定功能模块内的单个基因嵌入向量求和来计算的,以生成摘要向量。
免疫组织化学
在OCT包埋的6μm厚冰冻切片上对小鼠肝脏进行免疫组化。组织切片在20°C的PBS中用3%福尔马林固定1h。对于苏木精和伊红(H&E)染色,玻片用苏木精染色,用水和95%乙醇清洗,伊红染色30分钟。然后用乙醇和二甲苯对切片进行脱水,并用固定介质固定。根据制造商的说明,使用三色染色试剂盒(Sigma,#HT15)进行三色染色。对于CAR定量,对石蜡包埋的人类肝组织进行免疫染色。简言之,将石蜡块切成5μM厚的切片,用二甲苯脱蜡,并用降低水中乙醇浓度的方法进行再水化。将载玻片在95°C的柠檬酸钠缓冲液(pH 6.0)中培养25分钟,然后在室温下冷却20分钟,即可获得抗原。将载玻片在3%过氧化氢中孵育10分钟,以猝灭内源性过氧化物酶。然后用磷酸盐缓冲盐水(PBS)清洗切片5分钟。根据制造商说明,使用封闭试剂盒封闭内源性抗生物素和生物素(Vector Laboratories,Burlington,ON,Canada)。一抗(1/100#{“类型”:“entrez-notide”,“属性”:{“文本”:“CF805306”,“term_id”:“37974813”,“term_text”:“CFR805306“}}CF805306,ThermoFisher)在室温下的加湿室中使用2h。在PBS中冲洗载玻片后,在室温下将其在聚合物-HRP二级抗体(Vector Laboratories)中培养30分钟。用PBS清洗5分钟后,将载玻片与Vectastain ABC试剂(Vector Laboratories)孵育30分钟。用PBS洗涤五分钟后,通过使用二氨基联苯胺四氯化氢(DAB)溶液(Vector Laboratories)两分钟实现显色。在蒸馏水中清洗后,在氨水中用苏木精和蓝色对切片进行复染,通过乙醇和二甲苯脱水,并使用基于二甲苯的安装介质盖上盖子。使用尼康eclipse e1000立式光学显微镜同时检查所有幻灯片,并使用尼康Digital Sight DS-Fi1彩色相机和Spot Advanced软件拍摄图像。
CAR量化
通过将RGB图像转换为灰度并拉伸转换后的像素强度以使像素的顶部1%和底部1%饱和,对每个图像独立地进行分割。在最大像素强度的40%处引入阈值。灰度强度低于该阈值的任何像素都被视为细胞核的一部分。为了进一步改进分割,应用了填充操作和5像素磁盘形状的形态开口。计算每个分割细胞核内的平均RGB像素颜色,这被认为是该细胞核最可能的颜色。为了将细胞核分为阳性细胞和阴性细胞,将RGB像素颜色转换为HSV空间。间隔[120;300]内有色调的细胞核被视为阴性;否则,该细胞被视为阳性。脚本位于https://github.com/Svensson-Lab/Coassolo2022.
油红O染色和定量
对于载玻片或细胞中的油红O染色,样品用3%福尔马林固定在PBS中,用水冲洗两次,用60%异丙醇孵育5分钟,然后用预混合油红O溶液(Sigma,#1395)孵育,油红O:H的比例为3:22O静置20分钟,然后用H清洗2O.为了量化细胞中的油红O染色,将0.5 ml异丙醇添加到24孔板中的染色细胞中,提取油红O着色,并转移到96孔的透明平底板中。在540 nm处读取吸光度。数值表示为通过细胞数归一化的吸光度。
免疫荧光染色和定量
对于Srebp1(Santa Cruz,sc-13551)和LipidSpot染料(Biotium,70069,PBS中1:1000稀释)联合染色,按顺序进行染色。Srebp1抗体(1:200稀释PBS/1%BSA)在4°C下应用24小时,然后使用二级荧光抗体(Thermo Fisher Scientific,A11001,1:500稀释PBS/1%BSA),持续1小时。然后根据制造商的方案,将LipidSpot染料应用于相同的肝组织上2小时。Srebp1和LipidSpot的荧光图像是使用徕卡SP8共焦显微镜和63x物镜拍摄的。使用ImageJ软件的免疫荧光图像对核定位Srebp1进行定量。每组分析10张图像。为了量化Srebp1高细胞和低细胞,使用DAPI染色定量每个图像的细胞核数。测量每个细胞核中Srebp1染色的强度,并以Srebpl染色的平均像素强度作为阈值来确定阳性或阴性表达。将截止值设置为108.5,定义为Srebp1染色的平均像素强度(B) ●●●●。当Srebp1表达高于第50百分位时,被解释为阳性。这些值表示为Srebp1的百分比高的和Srebp1低的细胞。通过Chow Srebp1之间的比较进行统计分析高的和NAFLD Srebp1高的使用双尾Student t检验和P值<0.05被认为具有显著性。为了量化Srebp1在脂质阳性或脂质阴性区域的表达,从6周的NAFLD饮食小鼠中选择了10张脂质阳性和阴性区域的代表性图片(90μm×90μm)。通过定量脂斑染色确定脂质阳性区域。共定域面积(μm2)在每个区域定量Srebp1和DAPI染色。这些值表示为Srebp1阳性细胞核的百分比。总共对10个脂质阳性和脂质阴性区域进行了定量。通过使用双尾Student t检验比较脂质阳性和阴性区域进行统计分析,P值<0.05被认为是显著的。
血浆丙氨酸转氨酶(ALT)活性测定
处死喂食chow或NAFLD饮食的动物,通过心脏穿刺抽血并收集在肝素化管中。血液以6000倍离心克在4°C下收集血浆10分钟,将上清液转移到新管中并保持在−80°C。根据制造商的方案,使用丙氨酸转氨酶比色活性测定试剂盒(Cayman,#700260)进行ALT活性测量和分析。简单地说,将150μl底物、20μl辅因子和20μl 2x稀释血浆样品一式两份加载到96孔板上,包括试剂盒中提供的阳性对照。将平板在37°C下培养15分钟。孵育后,通过添加20μl ALT引发剂启动反应,然后在37°C下每10分钟立即测量340 nm处的吸光度。两个时间点之间吸光度值的绝对差值除以时间点差值,然后乘以消光系数0.21/(4.11 x 0.02)和稀释系数。数值以单位(U)/L表示。
RNA表达分析
使用TRIzol(#15596018 Thermo Fisher Scientific)和Rneasy迷你试剂盒(#74104 Qiagen)分离培养细胞或组织的总RNA。使用ABI高容量cDNA合成试剂盒反向转录RNA。使用cDNA、引物和SYBR-绿色荧光染料(ABI)进行qRT-PCR分析。相对mRNA表达通过归一化亲环素使用ΔΔCt方法的水平。使用的引物序列列于表S3.
量化和统计分析
细胞和动物实验的统计分析
图表中的所有值均以平均值±SEM表示,P值代表****:P<0.001,***:P<0.01,***:P<0.05,**:P<0.1,不显著:P>0.1。重复测量采用双向方差分析(*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001)。学生t检验用于单项比较。n的值代表培养细胞实验的生物复制或体内实验。每个图图例中都注明了n值的具体细节。对于细胞分析,n对应于使用从单个小鼠分离的细胞进行实验复制的数量。每项动物实验均使用至少两组小鼠重复进行。对于动物实验,n对应于每个条件下的动物数量。小鼠被随机分配到治疗组体内研究。
致谢
K.J.S.得到了NIH拨款DK125260、DK111916、默克公司(美国新泽西州Rahway)SEEDS奖、斯坦福糖尿病研究中心P30DK116074、雅各布·丘格基金会、麦考密克和加比兰奖、温茨家族COVID-19研究基金、美国心脏协会(AHA)、斯坦福医学院、,以及斯坦福心血管研究所(CVI)。M.Z.获得美国心脏协会(AHA)博士后奖学金(905674)的支持。L.C.得到了斯坦福医学院院长博士后奖学金的支持。S.B.N.得到了诺和诺德基金会(授予NNF20OC0059462)和斯坦福生物-X计划的支持。reNEW还得到了诺和诺德基金会的支持(授予NNF21CC0073729)。RBA和TL获得了NIH GM102365和默克公司(美国新泽西州拉威)SEEDS奖的支持。这项工作使用了斯坦福基因组学和个性化药物测序中心的基因组测序服务中心,由NIH S10OD020141资助,以及由NIH/NIDDK P30DK116074资助的斯坦福糖尿病研究中心的糖尿病基因组学和分析核心。我们感谢Pratima Nallagatla和Meng Wang在生物信息学分析方面的协助,并感谢Aila Karioja Kallio收集人类肝脏样本。我们感谢斯坦福大学病理学组织学核心的组织学处理和病理学系的显微镜设备。图形摘要是用创建的Biorender.com公司.
作者贡献
概念化,L.C.,Y.J.K.J.S。;方法学,L.C.,Y.J.S.B.N.,K.J.S。;验证,Y.J.、M.Z.、L.C.、K.J.S。;形式分析,L.C.,Y.J.,S.B.N.,K.J.S;调查,L.C.、Y.J.、M.Z.、T.L.、L.C.、S.P。;资源、G.C.、R.A.、A、K-K、H.Y-J.、K.J.S。;写作——原稿,L.C.,K.J.S。;写作——评论与编辑,L.C.、M.Z.、T.L.、R.A.、K.J.S。;融资收购,K.J.S。;监理,K.J.S。
补充信息
表S1所有肝细胞群体中NAFLD和chow之间的差异表达基因表示为平均对数2倍变化,与图5B和S5A相关:该表显示了基因名称、p值、平均log2倍变化(FC)、pct1和pct2、所有合并肝细胞群体中表达的基因的调整p值和log2 p值。
表S2.与图6相关的NASH预测基因:该表显示了被鉴定为NASH基因的基因名称和对数2倍变化的p值(对应于图6)。
表S3.本文中使用的与STAR方法相关的寡核苷酸列表:
工具书类
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