Analiza proksimalnog tubulusa i glomerulusa bubrega
Mar 15, 2022
Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791
Kliknite ovdje za informacije o dijelu I (Uvod, materijali i metode) ovog članka.
Proteomsko profiliranje proksimalnog tubulusa i glomerula normalnog ljudskog bubrega skoro jedne ćelije--II dio
Tara K. Sigdel1, Paul D. Piehowski2, Sudeshna Roy1, Juliane Liberto1, Joshua R. Hansen2, Adam C. Swensen2, Rui Zhao3, Ying Zhu3, Priyanka Rashmi1, Andrew Schroeder1, Izabella Damm1, Svastika Sur1, Jinghui Luo4, Yingbao Yang4, Wei-Jun Qian2* i Minnie M. Sarwal1* za Konzorcij projekta precizne medicine bubrega (KPMP).
Rezultati
OCT sakupljanje zamrznutih bubrega je poželjna metoda za proteomiku bubrežnog tkiva
Za istu količinu ulaznog tkiva, OCT zamrznutbubregdalo više proteina nego FFPE sekcije iz istog bubrega (OCT zamrznut: 1871 ± 92 naspram FFPE: 296 ± 1{4}} ng proteina; p < 0,0017) što ukazuje na moguću degradaciju proteina u FFPE, uprkos tome što je tkivo ugrađeno u parafin blokovi za<2 months.="" bulk="" proteomics="" data="" from="" the="" two="" human="">bubrezi(#1, #2) pokazao značajno preklapanje identificiranih proteina sa 84 posto preklapanja između 2 OCT bubrega (granica reproduktivnosti=13.52, 97,96 posto vrijednosti unutar granice reproduktivnosti) i 83 posto preklapanja istog bubrega proteini između 2 FFPE bubrega (granica reproduktivnosti=24.43, 98,5 posto vrijednosti unutar granice reproduktivnosti) (dopunska tabela 1 i slika 2B). Unutar svakog bubrega, bez obzira na metodu skladištenja tkiva, sačuvano je ~70 posto strukturnih (uglavnom ekstracelularnog matriksa) proteina bubrega, što sugerira da su neki proteini poželjnije detektirani svakom metodom. Da bismo procijenili kakvo se obogaćivanje proteina vidi između različitih metoda prikupljanja, otkrili smo da je proteomika OCT tkiva dala više proteina s visokim spektralnim brojem većim ili jednakim 5 (omjer šanse=1.460601; 95 posto intervala pouzdanosti {{21} }.238969, 1.722593; p=4.472e-06), što može odražavati bolje očuvanje tkiva bubrega u OCT (Slika 2C). Proteomska analiza OCT tkiva je također uzorkovala više jedinstvenih proteina u poređenju sa FFPE tkivom (odnos šanse=3.207089; 95 posto intervala pouzdanosti=2.371221, 4.370600; p=4.985e{{ 38}}) (Slika 2D). Osim toga, utvrđeno je da su mnogi od ovih jedinstvenih proteina u malom obilju i vjerojatnije je da će se propustiti, čak i uz vrlo kratko vrijeme očuvanja tkiva bubrega u FFPE. Bez obzira na metodu očuvanja tkiva, primijetili smo da postoji snažno preklapanje uobičajenih bioloških puteva. Putevi su uključivali metaboličke procese malih molekula (p=2.59E-121 za OCT i p=2.15E-109 za FFPE), metabolički proces karboksilne kiseline (p {{47 }}.62E-80 za OCT i p=1.93 E-76 za FFPE), metabolički procesi organske kiseline (p=1.26E-76 za OCT i p=3.62E-80 za FFPE) i procesi metabolizma lijekova (p=7.90E-83 za OCT i p=4.01E{{64} } za FFPE). Ovi podaci naglašavaju kako je proteomika bubrežnog tkiva vrlo reproducibilna, bez obzira na metodu očuvanja tkiva za dvije testirane metode.
Proteomika bubrežnog tkiva je vrlo reproducibilna na transportiranom OCT zamrznutom bubrežnom tkivu
Analizirali smo podatke generisane na dvije lokacije (UCSF i Ohio State University) koje su slijedile isti protokol za izvođenje masovne proteomike, kao što je opisano u odjeljku o metodama. Zanimljivo, ~70 posto proteina je obično identificirano u istombubregobrađeno na dvije različite lokacije sa spektralnim brojem većim ili jednakim 5 (r=0.95, P < 0.0001)="" (neobrađeni="" podaci="" dati="" u="" dodatnoj="" tabeli="" 2).="" što="" je="" još="" važnije,="" njih="">bubreziisporučeni sa centralne lokacije proizveli su visoko korelirane podatke (r=0.89, P=0.0001) (dopunska tabela 2), što potvrđuje da su postojeći analitički protokoli za obradu tkiva bili prilično robusni.
Optimizacija hvatanja bubrežnih stanica pomoću mikrodisekcije laserskog hvatanja (LCM)
Različite debljine OCT sekcija montiranih na PET stakalca od istihbubreg(n=2) testirani su na debljini od 5, 10 i 20 μm, u tri primjerka, za LCM ponovljivost. Utvrđeno je da je presek od 10 μm najoptimalniji u serijskom LCM testiranju, koristeći Zeiss PALM MicroBeam Laser Microdissection sistem (Cut Energy, 64; Cut Focus, 75). Izrezane ćelije su uhvaćene na ljepljive kapice. Pored ponovljivosti LCM procesa, takođe smo pronašli maksimalnu efikasnost hvatanja katapultiranih ćelija pri debljini OCT preseka od 10 μm.
Proteomika sub-kompartment ćelija u normalnom ljudskom bubregu identifikuje obogaćene i jedinstvene glomerularne i proksimalne tubularne proteine
Preko 9 normalnog čovekabubreziprocessed by nscProteomics, with input of an average of 10–40 cells input each/Glom and PT fraction, we identified an average of ~2,560 proteins/sample. Interestingly, ~20% of the total proteins assessed by nscProteomics, from either sub-compartment overlapped across compartments/cells and bulk tissue, representing likely housekeeping or more structural kidney proteins that are not compartment specific. In a direct comparison of the two sub-compartments, 208 proteins were enriched (>2 fold) in Glom, and 67 were completely unique to Glom (absent in PT); and conversely, 247 proteins were enriched (>2 puta) u PT, a 25 je bilo jedinstveno za PT (odsutno u Glomu) (Dopunska tabela 3). Uprkos relativno malom skupu uzoraka, takođe smo izvršili provjeru unakrsne serije, tretirajući svaku seriju serija kao nezavisni skup. Čak i sa malim jedinstvenim setombubrezi(2 u seriji 1, 4 u seriji 2), 210 Glom obogaćenih proteina bili su u visokoj korelaciji između dva nezavisna skupa, uprkos ovim podacima koji dolaze iz različitih kohorti normalnihbubrezi(r=0.83; Slika 3A) i analizirano u različito vrijeme. 246 Proteini obogaćeni PT-om također mogu biti povezani između dvije različite kohorte normalnih bubrega (r=0.77; Slika 3B). Rezultati ističu da je nscProteomics sposoban da identifikuje proteine specifične za sub-kompartment konzervirane u različitim funkcionalnim jedinicama bubrega reproducibilno.
Slika 3. (A) Korelacija seta od 210 proteina značajno obogaćenihglomerulaizmeđu dvije različite serije nezavisnih uzoraka bubrega. Serija 1 (pokus 1) bila je iz 2 bubrega, a serija 2 (pokus 2) je bila iz 4 bubrega. Skala boja odabrana je za vizualni prikaz obilja. Snažna pozitivna korelacija od 0.83 između srednjih zastupljenosti istog skupa proteina iz dvije različite serije Crvene isprekidane linije daju mjeru širenja prikazujući interval predviđanja od 95 posto za srednje vrijednosti obilja ovih proteina u budući ponovljeni eksperimenti. (B) Korelacija 246 proteina značajno obogaćenihproksimalnih tubulavs.glomerulaizmeđu dve serije. Pozitivna korelacija od 0,77 između srednjih količina ovih istih proteina između dvije serije.
Da bi se utvrdila specifičnost pristupa nscProtoemics zabubregpod-kompartment analizu, uporedili smo nscProteomics bubrežni sub-kompartment Glom i PT podatke sa masovnom proteomikom istog skupa bubrežnog tkiva. Otkrili smo da ~25 procenata (n=656) proteina identifikovanih u oba pod-kompartmenta nije čak ni detektovano proteomikom masivnog tkiva, jer su verovatno bili veoma malo zastupljeni u masovnom uzorku; 118 Glom i 74 PT obogaćeni proteini nisu mogli biti otkriveni u bulk bubrezima, naglašavajući ograničenje samo proteomike masivnog tkiva. Samo 9 posto Glom-specifičnih proteina, ali veći broj od 48 posto PT-specifičnih proteina, identificirano je bulk proteomikom bubrega, što odražava mnogo veću količinu PT stanica u odnosu na Glom stanice u normalnom stanju.bubreg. Zapravo, neki poznati markeri za glomerularne ćelije kao što su podocin (NPHS2), eva-1 homolog B (EVA1B), MARCKS poput 1 (MARCKSL1), faktor rasta fibroblasta 1 (FGF1) i klaudin 5 (CLDN5) bi mogli ne može se identificirati bulk proteomikom bubrega na standardnim dubinama rada od ~2,000.
cistanche za poboljšanjebubregfunkcija
Validacija Glom i PT markera prema procjeni nscProteomics
Većina proteina pod-kompartmenta prijavljena je kao otkrivena ububregIHC u ranije objavljenim podacima (Human Protein Atlas) (25). Proteini koje nije otkrio IHC (označeni sa *) ili podaci nisu dostupni (označeni sa **) prikazani su na slikama 4A, B. Uzeli smo 26 najboljih proteina obogaćenih glomom i 26 PT specifičnih proteina i ispitali jednoćelijske transkriptomski podaci (scRNA Seq podaci) za "cross-omics" integraciju i validaciju (Slika 4B). Rezultat integrativne analize vrhunskih Glom i PT markera pomoću proteomike i transkriptomike pokazao je snažnu korelaciju nekih od poznatih proteina Glom i PT markera. Markeri podocita kao što su PODXL i CLIC5 i PT markeri kao što su PDZK1 i ANPEP bili su visoko obogaćeni u oba skupa podataka. Osim validacije poznatih markera, nscProteomics je također identificirao proteine koji su identificirani u malom obilju bilo u transkriptomskim skupovima podataka ili IHC skupovima podataka. Na primjer, PITPNB je visoko obogaćeni glomerularni marker prema nscProteomics podacima; međutim, detekcija ovog gena je bila niska u transkriptomskim podacima i IHC nije mogao detektovati (25). Sličan slučaj je uočen sa SLC5A1, čiji je signal poboljšan u nscProteomics podacima, ali ne i u transkriptomskim ili IHC skupovima podataka (Slika 4C).
Slika 4. (A) Toplotna karta koja pokazuje diferencijalnu distribuciju obilja proteina u 5 normalabubrezi(serija 2), od 26 proteina (od 372) najznačajnije obogaćenih G (u odnosu na T) i 26 proteina (od 411) najznačajnije obogaćenih T (vs G), sa odgovarajućim vrijednostima u 2 skupna uzorka prikazana za poređenje . Obilje proteina se mjeri kao log 2 transformirani relativni intenziteti. Nenadzirano grupisanje značajnih proteina ističe skupove proteina povezanih mjerom sličnosti Euklidske udaljenosti unutar većih diferenciranih obogaćenih skupova. Primjećuje se da se masovni uzorci grupišu zajedno sa PT uzorcima; ovo se očekuje od tadaproksimalnih tubulasu obilno raspršene unutarbubreg. (B) Korelacija ekspresije gena podataka scRNA-seq od ljudibubreg. Odabrani su geni koji kodiraju Glom-specifične i PT-specifične proteine prikazane na toplotnoj karti. Povećanje veličine tačke odgovara većem postotku ćelija u ćelijskoj populaciji koje eksprimiraju gen, dok tamnija boja odgovara većoj ekspresiji gena. PT,proksimalni tubularni; Podo, podociti; Mes, mezangijalne ćelije; LOH, Henleova petlja, Imunske ćelije; Endo, endotelne ćelije; DT, distalni tubuli; CD, sabirni kanal. *Znak pored simbola gena označava da protein nije otkriven na glomerulima kao što je objavljeno u Human Protein Atlas (https://www.proteinatlas.org), **Podaci nisu dostupni na Atlasu ljudskih proteina (https://www. proteinatlas.org). (C) Reprezentativni proteini koji pokazuju kako nscProteomics ne samo da identifikuje pozitivne markere kao što su PODXL i PDZK1, već i identifikuje proteinske markere kao što su oni koji inače propuštaju transkriptomika ili imunohistohemija.
Biološka važnost Glom i PT obogaćenih proteina
Koristili smo podatke dobijene kroz razvijeni protokol za nscProteomics kako bismo pogledali proteine koji su značajno obogaćeni bilo u glomerularnim stanicama ili uproksimalni tubularnićelije. 208 proteina obogaćenih Glomom obogaćeni su transportom posredovanim vezikulama (FDR 3.6E-15) i regulacijom organizacije ćelijskih komponenti (FDR 9.75E-14) kao glavnim biološkim procesima i vezivanjem proteina citoskeleta (FDR 2.63 E-19) i vezanje aktina (FDR 2.40E-17) među prvorangiranom molekularnom funkcijom. Pored toga, aktinski citoskelet (FDR 3.73 E-25) i fokalna adhezija (FDR 4.07E-20) su bile najbolje obogaćene ćelijske komponente. Proteini obogaćeni sa 247 PT obogaćeni su metaboličkim procesima malih molekula (FDR 7.55E-50) i metaboličkim procesima lijekova (FDR 5.00E-41) kao vrhunskim biološkim procesima. Proteini su obogaćeni za aktivnost oksidoreduktaze (FDR 9.07E-34) i katalitičku aktivnost (FDR 1.05E-27) među prvorangiranim molekularnim funkcijama.
nscProteomics identificira jedinstveni skup Glom i PT proteina
Osim obogaćenih proteina u Glom ili PT sekcijama, 92 proteina su ili jedinstveni za Glom (n=67) ili jedinstveni za PT (n=25), jer su identificirani samo u glomerularnim stanicama iliproksimalni tubularnićelije (tabela 1). Proteini identificirani samo u glomerularnim stanicama obogaćeni su molekularnim funkcijama kao što su vezivanje aktina (FDR 4.92E-06), vezivanje proteina citoskeleta (FDR 3.47E-05), vezivanje integrina (3.9E{ {11}}), itd. Ovu listu smo koristili da ispitamo javno dostupne podatke koji su prethodno prijavili njihovo prisustvo uglomerula. Među 67 proteina identifikovanih samo u Glom sekcijama, za 41 je prijavljeno da je prisutan ububreg(25). Od ovih 41 proteina, podskup od 18 (43,9 posto) se slaže sa nscProteomics, a za 23 (56,1 posto) se navodi da nije povećan u Glomu u poređenju sa tubulima. Među 25 proteina identifikovanih samo u PT sekcijama, 20 je prijavljeno da je prisutno ububreg(25). Ovi proteini su obogaćeni molekularnim funkcijama kao što su aktivnost transmembranskog transportera organskog aniona (FDR 6.34E-05), aktivnost transmembranskog transportera karboksilne kiseline (FDR 1.4E-04), otopljene tvari: aktivnost natrijum simportera (FDR 1.8 E -04), itd. Od 25 PT specifičnih proteina, podskup od 19 proteina (95.0 posto) se slaže sa nscProteomics i samo 1 (5.0 posto) je prijavljeno da nije povećan u tubulima u poređenju sa Glomom.
Tabela 1. Proteini obogaćeni glomerularnim iproksimalni tubularnićelije identifikovane pomoću nscProteomics.
Diskusija
Sa brzim napretkom jednoćelijske genomike i transkriptomskih testova, još uvijek postoji nezadovoljena potreba da se rade paralelne jednoćelijske studije na dragocjenim ljudskim uzorcima u području proteomike (27). Profiliranje proteina iz jednoćelijskih sučelja predstavlja prepreku zbog vrline da nemamo sposobnost umnožavanja proteina na način na koji možemo amplificirati nukleotide. U ovoj prvoj primjeni proteomike gotovo jedne ćelije na čovjekabubreg, pokazujemo da je robusna proteomska kvantifikacija bez oznaka izvodljiva za samo 40bubregćelije, specifične za različite LCM pod-odjeljke. Razvijeni protokoli za skoro jednoćelijsku proteomiku bubrega će biti od koristi i drugim istraživačima koji rade na polju bubrežnih bolesti.
Nedavna studija Hoehnea et al. demonstrirali su upotrebu tehnologije pripreme uzoraka u jednoj posudi (SP3) za proteomsku analizu bubrežnih segmenata (4). Koristeći pojedinačne mikrodisecirane glomerule sa ~200 ćelija, autori su ilustrovali heterogenost proteoma iz pojedinačnih glomerula sa mišjih modela i ljudskih pacijenata. Još jedna nedavna studija koju su sproveli Song et al. (28) je koristio FFPE tkivo od primaoca transplantacije bubrega kako bi stvorio molekularnu dijagnostičku platformu koristeći bulk proteomiku. U ovom rukopisu smo optimizirali i detaljno analizirali proces prikupljanja tkiva za MS kako bismo uspostavili standardni protokol za proteomsku analizu malih uzoraka tkiva. Prvo smo uporedili FFPE i OCT metod skladištenja tkiva kako bismo pokazali da iako postoji visoka korelacija između dva skupa podataka, OCT tkivo daje veći sadržaj proteina i što je još važnije sposobnost da se identifikuju proteini male količine. Drugo, MS protokoli za masovnu proteomiku su optimizirani tako da se visoko ponovljivi (r=0.95) rezultati mogu dobiti na različitim lokacijama na serijski sečenim, susjednimbubregpreseci tkiva. Treće, gdje opisujemo pristup spajanju mikrodisekcije laserskog hvatanja kako bi se smanjila količina ulaznog uzorka na 10-40 ćelija s nano POTS tehnologijom koja se sastoji od robotske platforme za precizno rukovanje zapreminama od piko-litara. Naš pristup nam omogućava da kontrolišemo ulazni broj ćelija čime se poboljšava reproducibilnost različitih uzoraka gloma i tubula. Zbog jednostavnosti LCM-a i tačnosti nano POTS tehnologije, vjerujemo da će naša studija omogućiti usvajanje proteomike na dragocjenim kliničkim uzorcima na reproducibilan način.
cistanche za liječenjebubregfunkcija
Ograničenja ove studije uključuju malu veličinu uzorka i ograničenost tkiva što nam nije omogućilo da izvršimo prostornu validaciju tkiva imunohistohemijom. Kako bismo djelomično ublažili ovo ograničenje, pružamo integriranu analizu podataka sa scRNA Seq podacima iz istih tkiva kako bismo potvrdili da su proteini identificirani ububregpod-kompartmenti se takođe identifikuju u istoj ćeliji tkiva koja potiče transkripcijom. Dodatno ograničenje je da nscProteomics identifikuje ograničen broj proteina, vjerovatno zbog malog ulaznog materijala, što dovodi do rizika da neki proteini ne budu identificirani od strane MS-a kako bi željeli ispod granice detekcije instrumenta. Poboljšanje osjetljivosti instrumenta i ekstrakcije proteina iz unosa malog uzorka može pomoći u poboljšanju ovog trenutnog ograničenja.
Priznajemo da postoji mnogo varijabli koje mogu doprinijeti kvaliteti podataka. Vrijeme skladištenja, FFPE fiksativi (tj. PFA naspram glutaraldehida), dužina vremena u fiksatoru, vrijeme u zamrzivaču/na suhom ledu/u tekućem dušiku, pristupi za solubilizaciju proteina su nekoliko faktora koji mogu doprinijeti rezultatima proteomike. Važno je shvatiti da čak i biologija dvojebubrezinije uvijek isto i to je tačno čak i unutar istih bubrega kao i glomeruli istogbubregbiopsije mogu biti u funkcionalnom različitom stanju. histološki,bubregkompartmenti su izuzetno heterogeni čak i unutar istog stanja bolesti. Snimanjem istih regiona bubrega iz različitih ulaznih uzoraka, nscProteomics omogućava ispitivanje heterogenosti unutar specifičnih subcelularnih odjeljaka, što je prednost ove tehnologije.
Uočili smo da su neki proteini pod-kompartmenta identificirani od strane nscProtoemics potencijalno novi glomerularni iproksimalni tubularniproteini. Inovacije u integrativnoj analizi podataka sa jednoćelijskom RNA sekvencom istebubreguzorci, iako preliminarni, pružili bi potvrdu da su ovi proteini zaista lokalizirani u svojim uzorkovanim/predviđenim podregijama.
Ova studija pruža uvid u neotkrivenu složenost molekularnih obrazaca ububregpod-odjeljcima u zdravlju i podržava primjenu ove tehnologije na uzorke bubrežne bolesti kako bi se razumjela perturbacija proteina u različitim pod-odjeljcima bubrega koji mogu biti prvenstveno pogođeni različitim bubrežnim poremećajima. Diferencijalna regulacija ovih proteina u različitim bubrežnim bolestima mogla bi otkriti kliničku i prognostičku heterogenost u kompleksnim fenotipovima glomerularne i tubularne bolesti i otkriti nove pokretače oštećenja i oporavka bubrega. Osim toga, s obzirom na nedostatak bilo kakvih lijekova za zaštitu bubrega, otkrivanje ovih novih puteva u specifičnim regijama bubrega može pružiti važne nove ciljeve za racionalni dizajn lijekova za rješavanje specifičnih ozljeda u različitim pod-kompartmentima u različitim bubrežnim poremećajima.
Stoga, u zaključku, predstavljamo radni tok nscproteomics za rukovanje 10–40bubregćelije; poboljšanje ove tehnologije obećava smanjenje ulaznog materijala u budućnosti na nivo jedne ćelije. U toku su budući razvoji kao što su optimizirani obim obrade i daljnja usavršavanja LC-MS platforme.
Izjava o dostupnosti podataka
Skupovi podataka generisani za ovu studiju mogu se naći u PRIDE PXD015058 i 10.6019/PXD015058.
Prilozi autora
TS i MS su koncipirali studiju. TS, JLi, JH, ACS, RZ, YZ, PR, ID, SS, JLu i YY pomogli su u obradi uzoraka i generiranju eksperimentalnih podataka, TS, PP, SR, AS, W-JQ i MS su doprinijeli analizi podataka i priprema rukopisa. Svi autori dali su doprinos članku i odobrili dostavljenu verziju.
Finansiranje
Sredstva za ovaj rad bila su izBubregProjekt precizne medicine, NIDDK NIHUG3 -DK114937 (MS) i R01 DK109720-02 (MS), DP3 DK110844 (W-JQ), R01 DK122160 (W-JQ) i podrška Division of Multi - Transplantacija organa (MS).
Sukob interesa
Autori izjavljuju da je istraživanje sprovedeno u nedostatku bilo kakvih komercijalnih ili finansijskih odnosa koji bi se mogli protumačiti kao potencijalni sukob interesa.
Priznanja
Zahvaljujemo se na pomoći Zoltanu Lasziku i Gyuli Szabou iz UCSF-a za pomoć oko obrade tkiva. Samir Parekh i Brad Rovin sa Državnog univerziteta Ohajo (OSU), za masovne spec kolaboracije na bulk proteomici i QC za masovno proteomsko tkivo koje dijele UCSF i OSU, te Jeff Hodgin i Matthias Kretzler sa Univerziteta Michigan za ljubazno pružanje pristupa referencabubreguzorci. Neki od ovdje opisanih eksperimentalnih radova obavljeni su u Laboratoriji za molekularne nauke o okolišu, Pacific Northwest National Laboratory, nacionalnom naučnom korisničkom objektu sponzoriranom od strane Ministarstva energetike prema ugovoru DEAC05-76RL0 1830.
Dodatni materijal
Dodatni materijal za ovaj članak može se naći na mreži na: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2020.00499/full#supplementary-material
Skraćenice
nscProteomika, skoro jednoćelijska proteomika; KPMP,BubregProjekt precizne medicine; PT,proksimalni tubularni; Glom, glomerularni; LCM, mikrodisekcija laserskog hvatanja; μPOTS, mikrolitarska obrada u jednoj posudi za uzorke u tragovima; OCT, Optimalna temperatura rezanja; FFPE, parafin fiksiran formalinom; UM, Univerzitet u Mičigenu; OSU, Državni univerzitet Ohajo; DDM, n-dodecil-D-maltozid; scRNA Seq, jednoćelijsko RNA sekvenciranje; IHC, imunohistohemija.
Iz: 'Proteomičko profiliranje proksimalnog tubulusa i glomerula normalnog ljudskog bubrega skoro jedne ćelije'Tara K. Sigdel1, Paul D. Piehowski2, Sudeshna Roy1, Juliane Liberto1, Joshua R. Hansen2, Adam C. Swensen2, Rui Zhao3, Ying Zhu3, Priyanka Rashmi1, Andrew Schroeder1, Izabella Damm1, Svastika Sur1, Jinghui Luo4, Yingbao Yang4, Wei-Jun Qian2* i Minnie M. Sarwal1* za Konzorcij projekta precizne medicine bubrega (KPMP).
---ORIGINALNI ISTRAŽIVAČKI članak Front. med., 17. rujna 2020.|https://doi.org/10.3389/fmed.2020.00499
Reference
1. Lee JW, Chou CL, Knepper MA. Duboko sekvenciranje u mikrodisekovanim bubrežnim tubulima identifikuje transkriptome specifične za segment nefrona. J Am Soc Nephrol. (2015) 26:2669–77. doi: 10.1681/ASN.2014111067 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
2. Cisek K, Krochmal M, Klein J, Mischak H. Primjena multi-omike i sistemske biologije za identifikaciju terapijskih ciljeva u kroničnojbubregbolest. Transplantacija Nephrol Dial. (2016) 31:2003–11. doi: 10.1093/ndt/gfv364 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
3. Wu H, Humphreys BD. Obećanje jednoćelijskog sekvenciranja RNK zabubregistraživanje bolesti. Kidney Int. (2017) 92:1334–42. doi: 10.1016/j.kint.2017.06.033 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
4. Hohne M, Frese CK, Grahammer F, Dafinger C, Ciarimboli G, Butt L, et al. Proteomi jednog nefrona povezuju morfologiju i funkciju u proteinurijibubregbolest. Kidney Int. (2018) 93:1308–19. doi: 10.1016/j.kint.2017.12.012 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
5. Wu H, Malone AF, Donnelly EL, Kirita Y, Uchimura K, Ramakrishnan SM, et al. Jednoćelijska transkriptomija čovjekabubregBiopsijski uzorak alografta definira raznolik upalni odgovor. J Am Soc Nephrol. (2018) 29:2069–80. doi: 10.1681/ASN.2018020125 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
6. Wilson PC, Humphreys BD. Jednoćelijska transkriptomika bubrega i organoida: kraj početka. Pediatr Nephrol. (2019) 35:191–7. doi: 10.1007/s00467-018-4177-y PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
7. Wu H, Kirita Y, Donnelly EL, Humphreys BD. Prednosti jednojezgrenog sekvenciranja RNK u jednoj ćeliji odrasle osobebubreg: rijetki tipovi stanica i nova stanična stanja otkrivena u fibrozi. J Am Soc Nephrol. (2019) 30:23–32. doi: 10.1681/ASN.2018090912 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
8. Shen Y, Tolić N, Massillon C, Pasa-Tolić L, Camp DG, Hixson KK, et al. Ultraosjetljiva proteomika koja koristi visoko efikasne on-line mikro-SPE-nanoLC-nanoESI MS i MS/MS. Anal Chem. (2004) 76:144–54. doi: 10.1021/ac030096q PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
9. Sun L, Zhu G, Zhao Y, Yan X, Mou S, Dovichi NJ. Ultraosjetljiva i brza analiza odozdo prema gore femtogramskih količina složenih proteomskih digestija. Angew Chem Int Ed Engl. (2013) 52:13661–4. doi: 10.1002/anie.201308139 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
10. Zhu Y, Piechowski PD, Zhao R, Chen J, Shen Y, Moore RJ, et al. Platforma za obradu nanokapljica za duboko i kvantitativno profilisanje proteoma 10-100 ćelija sisara. Nat Commun. (2018) 9:882. doi: 10.1038/s41467-018-03367-w
PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
11. Xu K, Liang Y, Piechowski PD, Dou M, Schwarz KC, Zhao R, et al. Radni tok obrade uzoraka kompatibilan sa stolom za profiliranje proteoma<100 mammalian="" cells.="" anal="" bioanal="" chem.="" (2018)="" 411:4587–96.="" doi:="">
PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
12. Waanders LF, Chwalek K, Monetti M, Kumar C, Lammert E, Mann M. Kvantitativna proteomska analiza pojedinačnih ostrvaca pankreasa. Proc Natl Acad Sci USA. (2009) 106:18902–7. doi: 10.1073/pans.0908351106 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
13. Wisniewski JR, Ostasiewicz P, Mann M. FASP visokog oporavka primijenjen na proteomsku analizu mikrodisekovanih formalinom fiksiranih parafinom ugrađenih tkiva raka vraća poznate markere raka debelog crijeva. J Proteome Res. (2011) 10:3040–9. doi: 10.1021/pr200019m PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
14. Chen Q, Yan G, Gao M, Zhang X. Ultrasenzitivno profiliranje proteoma za 100 živih ćelija direktnom ćelijskom injekcijom, online digestijom i nano-LC-MS/MS analizom. Anal Chem. (2015) 87:6674–80. doi: 10.1021/acs.analchem.5b00808 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
15. Li S, Plouffe BD, Belov AM, Ray S, Wang X, Murthy SK, et al. Integrirana platforma za izolaciju, obradu i proteomsko profiliranje rijetkih stanica u punoj krvi zasnovano na masenoj spektrometriji. Mol Cell Proteomics. (2015) 14:1672–83. doi: 10.1074/MCP.M114.045724 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
16. Chen W, Wang S, Adhikari S, Deng Z, Wang L, Chen L, et al. Jednostavna i integrirana tehnologija zasnovana na spin tipu primijenjena za duboko profiliranje proteoma. Anal Chem. (2016) 88:4864–71. doi: 10.1021/acs.analchem.6b00631 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
17. Huang EL, Piechowski PD, Orton DJ, Moore RJ, Qian WJ, Casey CP, et al. SNaPP: pojednostavljena nanoproteomička platforma za reproducibilnu globalnu proteomsku analizu količina proteina nanograma. Endokrinologija. (2016) 157:1307–14. doi: 10.1210/en.2015-1821 PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
18. Steffes MW, Schmidt D, McCrery R, Basgen JM, Međunarodna studija dijabetičke nefropatije G. Broj glomerularnih ćelija kod normalnih subjekata i pacijenata sa dijabetesom tipa 1.BubregInt. (2001) 59:2104–13. doi: 10.1046/j.1523-1755.2001.00725.x
PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
19. Tyanova S, Temu T, Cox J. MaxQuant računarska platforma za proteomiku sačmarice zasnovanu na spektrometriji mase. Nat Protoc. (2016) 11:2301–19. doi: 10.1038/nprot.2016.136 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
20. Perez-Riverol Y, Csordas A, Bai J, Bernal-Llinares M, Hewapathirana S, Kundu DJ, et al. Baza podataka PRIDE i povezani alati i resursi u 2019.: poboljšanje podrške za podatke kvantifikacije. Nukleinske kiseline Res. (2019) 47: D442–50. doi: 10.1093/var/gky1106 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
21. Standard I. Osnovna metoda za određivanje ponovljivosti i obnovljivosti standardne metode mjerenja, Tačnost (istinitost i preciznost) metoda i rezultata mjerenja. Int Organ Standard Part. (1994) 2:5725.
22. Bland JM, Altman DG. Statističke metode za procjenu slaganja između dvije metode kliničkog mjerenja. Lancet. (1986) 1:307–10. doi: 10.1016/S0140-6736(86)90837-8 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
23. Lundgren DH, Hwang SI, Wu L, Han DK. Uloga spektralnog brojanja u kvantitativnoj proteomici. Expert Rev Proteomics. (2010) 7:39–53. doi: 10.1586/epr.09.69 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
24. Webb-Robertson BJ, Mccue LA, Waters KM, Matzke MM, Jacobs JM, Metz TO, et al. Kombinovane statističke analize intenziteta peptida i pojavljivanja peptida poboljšavaju identifikaciju značajnih peptida iz proteomskih podataka zasnovanih na MS. J Proteome Res. (2010) 9:5748–56. doi: 10.1021/pr1005247 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar
25. Uhlen M, Fagerberg L, Hallstrom BM, Lindskog C, Oksvold P, Mardinoglu A, et al. Proteomika. Mapa ljudskog proteoma zasnovana na tkivu. Nauka. (2015) 347:1260419. doi: 10.1126/science.1260419 PubMed Sažetak|CrossRef puni tekst|Google Scholar 26. Schroeder AW, Sur S, Rashmi P, Damm I, Zarinsefat A, Kretzler M, et al. Roman HumanBubregPodskupovi ćelija identifikovani pomoću Mux-Seq. bioRxiv [Preprint]. (2020) doi: 10.1101/2020.03.02.973925 CrossRef puni tekst|Google Scholar
27. Marx V. San o jednoćelijskoj proteomici. Nat Methods. (2019) 16:809–12. doi: 10.1038/s41592-019-0540-6 PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
28. Song L, Fang F, Liu P, Zeng G, Liu H, Zhao Y, et al. Kvantitativna proteomika za praćenje ozljede bubrežne transplantacije. Proteomics Clin Appl. (2020) 14:e1900036. doi: 10.1002/prca.201900036
PubMed Abstract|CrossRef puni tekst|Google Scholar
