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文摘
客观的人类白色脂肪组织(在)是一个新陈代谢活跃的器官有明显depot-specific功能。尽管他们的位置靠近胃肠道,肠系膜、网膜在(epiAT)只有很少受到调查。在这里,我们的目标是描述这些ATs深入和估计他们的贡献在全身代谢改变。
设计肠系膜、网膜、网膜和腹部皮下at收集从70年肥胖患者接受roux - en - y胃旁路手术。新陈代谢特征明显的群体包括九个科目(是)肥胖与胰岛素敏感,其在multiomics方法的样品进行分析,包括methylome、转录组和蛋白质组的样本对象与胰岛素抵抗(IR)与年龄、性别和体重指数(n = 9)。结果暗示在这些子组验证仓库之间的差异在整个队列由定量实时聚合酶链反应(n = 70)。
结果肠系膜时表现出的签名类似发现在网膜的仓库,epiAT有别于其他研究脂肪仓库。Multiomics允许清楚之间的歧视和IR状态组织。歧视性的最高权力之间和红外epiAT,深刻的差异发展的规定,代谢和炎症通路被观察到。基因表达水平的关键分子参与功能,代谢体内平衡和炎症透露重要depot-specific epiAT显示最高的表达水平的差异。
结论Multi-omics epiAT签名反映系统性IR和肥胖subphenotypes有别于其他脂肪仓库。我们的数据表明之前的未被确认的人类角色的上下文中网膜脂肪肥胖,受损的胰岛素敏感性和相关疾病。
- 肥胖
- 糖尿病
- 肥胖手术
数据可用性声明
蛋白质组数据:通过骄傲ProteomeXchange财团合作伙伴库。59生methylome输出可从Arrayexpress下加入数字e - mtab - 10999。转录组表可以补充表7所示。原始trascriptome数据可以直接请求到相应的作者。
这是一个开放的分布式条依照创作共用署名非商业性(4.0 CC通过数控)许可证,允许别人分发,混音,适应,建立这个工作非商业化,和许可他们的衍生产品在不同的协议,提供了最初的工作是正确地引用,给出合适的信用,任何更改表示,非商业使用。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/。
来自Altmetric.com的统计
本研究的意义
已知在这个问题上是什么?
脂肪组织()是一个复杂的器官造成新陈代谢超越其作为存储多余的脂肪。
在分布有助于新陈代谢肥胖后遗症与内脏脂肪积累与不利的代谢和临床特征。
内脏在仓库对于他们的发展表现出特定的功能,组成、代谢和免疫功能,大大的一个关键方法适应这些特点阐明临床表型和疾病发展个人的贡献。
内脏ATs、肠系膜ATs和网膜ATs (epiAT)尚未深入特征的肥胖、胰岛素抵抗(IR)和2型糖尿病(T2D)。
本研究的意义
有什么新发现吗?
EpiAT表现出独特的特点导致一个清晰的分离EpiAT样品从其他研究内脏ATs(网膜的和肠系膜)在所有组学层(methylome、转录组和蛋白质组)。
EpiAT upregulation特征的几个基因和蛋白质属于异化的途径,短链脂肪酸(SCFA)生产以及支链氨基酸降解,并显示一个独特的甲基化签名表明截然不同的发育起源这个仓库。
EpiAT显示最强的分离胰岛素敏感(是)和胰岛素抵抗(IR)在肥胖,显示最显著区别这两个国家之间在转录组和蛋白质组签名。
IR在epiAT upregulation各种感染和炎症通路,包括致病大肠杆菌感染、巨噬细胞和toll样以及趋化因子信号有关,而与增加脂肪酸和短链脂肪酸的新陈代谢,这表明一个潜在的前哨作用的仓库从肠道调节信号。
几个关键驱动蛋白的基础模块与epiAT IR在基因表达与临床特征特征和与肥胖和T2D有关,建议在代谢性疾病发展先驱的作用。
它会如何影响临床实践在可预见的未来吗?
在内脏,具体等仓库epiAT可能推动临床新兴subphenotypes IR和T2D的肥胖。
EpiAT可能是一个被低估得宝导致肥胖、代谢健康和疾病需要在进一步的研究占了。
介绍
白色脂肪组织的角色(在)肥胖和系统性胰岛素信号已被广泛研究,然而,许多问题仍未得到解答。一个概念源自先前的研究是人类肥胖是胰岛素敏感的分类(是)或胰岛素抵抗(IR)。1这些表型与不同模式的全身分布。2内脏脂肪积累与不利有关代谢和临床特征。3充足的研究比较主要是皮下(嘘)和网膜的(omAT)建议几个AT-depot-specific签名相关的发展,细胞和细胞外基质成分、代谢、炎症和免疫功能。4 - 6因此似乎有希望进一步细分成不同的subdepots内脏,调查他们的特点与临床表型。
尽管他们的位置在小肠和大肠,肠系膜(mesAT)和网膜(epiAT)是两个仓库很少在研究人类的评估。MesAT调查在炎症性肠病的背景下,扩大并变得纤维化和炎症,这种现象称为“爬行脂肪”。7 8然而,它也已被证明能够表现出独特的代谢特征与其他内脏的位置。9epiploicae epiAT,也称为附录,包括50 - 100沿着人类结肠小叶,每个大约2 - 5厘米大小。10这个组织只有零星的研究,主要是在隔膜梗塞的背景下,11在最近提出了肥胖的可能联系。12因为它不是出现在啮齿类动物和人类结肠癌的收获很少,研究epiAT仍然很少,有限的小样本大小以及缺乏深入的描述。
本研究旨在确定depot-specific methylome模式,转录组和蛋白质组以及发现可能的关键因素和途径与红外光谱、替代epiAT与关注。我们提供了一个广泛的描述四个人类ATs(腹部皮下,网膜的肠系膜、网膜)从患者肥胖,有或没有葡萄糖新陈代谢。从这些仓库的multiomics-based比较肥胖,我们随后每个仓库之间的年龄相比,sex-matched和身体质量指数(BMI)与患者和IR。在表型差异和协会被验证在一个更大的群体,增加人体测量、临床和免疫组织化学数据。
方法
研究对象和样本收集
这项研究包括70名肥胖患者在莱比锡大学医学中心。所有科目之前给他们的书面知情同意参与这项研究。在收集腹腔镜roux - en - y胃旁路手术。切口的拟声唱法收集第一套管针在左边靠近中央的mid-abdomen, omAT中期的部分大网膜的利比里亚,mesAT肠系膜的mid-jejunum,靠近肠道壁,epiAT采样的附录epiploicae横结肠(图1)。
收集网站和研究设计。在脂肪组织;体重指数、体重指数;流式细胞仪、荧光激活细胞分类;SVF,间质血管分数。
血液、免疫组织化学和基因表达分析的所有课程和定期评估临床和人体测量数据记录(表1)。基于临床pre-diagnosed 2型糖尿病(T2D),受试者分为两组(T2D和没有T2D (nT2D))进行进一步的分析。排除红外混杂变量在multiomics比较,只有科目没有红外(=)被认为是。作业从nT2D子群是基于以下标准:糖化血红蛋白(HbA1c) < 5.8%(39.89更易与摩尔),稳态模型评估胰岛素抵抗(HOMA-IR) < 2.5,没有糖尿病药物。其他科目都认为红外,不管是否T2D此前被诊断。九个学科遇到了子群的要求,包括在multiomics分析。系统性炎症状态和探索通过常规的测量代谢标记和免疫组织化学方法中描述在线补充方法。循环发病和载脂蛋白被质谱测量如前所述。13荧光激活细胞分类(流式细胞仪)分析进行间质血管分数(SVF)在七个科目与先前建立的样本13-colour面板,使用Fortessa细胞分析仪配备405纳米,488纳米,561纳米和640纳米激光和女主角软件(BD生物科学)。数据分析与执行FlowJo软件(树明星,亚什兰,俄勒冈州,美国)。14隔离SVF被描述的在线补充方法。
量化仓库从身体的捐助者
量化的内脏在仓库,epiAT和omAT从51身体获得捐助者莱比锡大学研究所的解剖学和解剖学和细胞生物学研究所Halle-Wittenberg马丁·路德大学,德国。一生中,身体捐助者给通知和书面同意捐献自己的身体的教学和研究的目的。作为身体的一部分捐赠项目,由1994年的萨克森阶死亡和葬礼法案(第三节段18 8项),机构批准使用人体的解剖组织捐赠者获得参与机构。临床特点身体的捐助者,包括年龄、体重、BMI、死亡和并发症的原因,列出了在线补充表S1。解剖是由两个委员会认证的解剖学家(MG或MKruger)。附录epiploicae收集从升结肠乙状结肠。大网膜(pars利比里亚)解剖横结肠。作为内部参考,捐赠者的脾脏也解剖。所有组织都重,随后丢弃。
甲基化研究
Methylome分析在subcohort组成的九个科目,匹配到九IR研究对象按性别、年龄和体重指数(在线补充表S2)。原始数据提取866 150 CpG网站使用Illumina公司与英飞纳姆GenomeStudio MethylationEPIC V.1.0 B4清单文件(Illumina公司),其次是使用minfi preprocessQuantile功能正常化。
蛋白质组学
蛋白质组分析在同一subcohort用于甲基化研究(在线补充表S2)。MesAT省略了从这些分析是由于样本有限的可用性。样本准备15和液相色谱串联质谱(MS)分析如前所述。16
原始数据处理使用女士MaxQuant V.1.6.2.10。执行数据库搜索的UniprotKB / Swissprot蛋白质数据库智人(2019年3月6日)之前使用和设置如上所述。16
转录组
转录组分析在subcohort组成的九个科目,匹配到15红外对象按性别、年龄和体重指数(在线补充表S3)。47 323调查的原始数据提取;背景校正和分位数正常化进行使用光民在R。
所有定量实时PCR (qPCR)实验LightCycler 480系统上运行(罗氏、巴塞尔、瑞士)使用TaqMan探测器(在线补充表S4)如前所述。17
数据分析和统计
详细描述本出版物中使用的生物信息学方法和软件是提供的在线补充方法。短暂,所有数据分析使用R V.3.6.0和SPSS V.25数据使用R 2020年Adobe Illustrator其次是格式化生成(美国加州Adobe)。
加权基因相关网络分析(WGCNA)进行集成的转录组和蛋白质组数据如前所述。18
数据分布是评估使用直方图和Kolmogorov-Smirnoff测试。组织之间的差异进行了分析使用配对方法,完整的病例为每个变量,通过配对t检验或Wilcoxon符号秩检验,根据数据的分布。患者组之间的差异在一个组织是由学生的学习任务或非参数Mann-Whitney U测试,基于数据分布。相关分析,斯皮尔曼等级相关工作,WGCNA豁免,它使用皮尔逊log2-transformed数据。
结果
主题和描述
在这项研究中,我们分析了数据从70年与肥胖受试者,主要讲存在或没有红外和T2D (图1)。临床诊断T2D(没有显著差异意味着BMI或生活习惯)与高浓度的几个循环代谢参数(空腹血糖、糖化血红蛋白、甘油三酯)和炎症参数(肿瘤坏死因子α(TNF-α)和高敏感的C反应蛋白),与亚临床炎症在T2D的概念一致(表1)。19
T2D进一步增加脂肪细胞直径和巨噬细胞数量在所有分析组织(图2 a - c)。这是类似epiAT与更常见的学习omAT和拟声唱法。epiAT特点发现是很小的脂肪细胞的相对比例增加(< 30µm) T2D和nT2D科目。而巨噬细胞浸润在T2D同样增加了所有,巨噬细胞浸润显著低于epiAT相比omAT (图2 c)。此外,我们进行了流式细胞仪分析SVF的七个科目来确定特定的细胞群的差异。根据我们的控制策略(在线补充图S1A相比),epiAT较低脂肪细胞祖细胞的粪便(p = 0.031)和omAT (p = 0.1)。量化的免疫细胞的数量显示更多CD45 +细胞在两种内脏仓库(pepivsSc= 0.031,pomvsSc= 0.047)(图2 d),而拟声唱法有大量的CD45−细胞(p = 0.016 vs epiAT)和上皮细胞(p = 0.016 vs epiAT) (在线补充图印地表S5)。在生物学和炎症相关基因的表达显示关键标记,如PPARG,ADIPOQ和SREBP1在网膜与其它组织相比,明显高于adipocytokines而没有观察到的差异,白细胞介素6和TNFA(图2 e;在线补充表S6)。嵌入这些发现到更广泛的生物系统代谢的概念,我们对质量的epiAT相比一般omAT研究。我们能够量化的质量epiAT和omAT群51身体捐赠者,而mri方法未能严肃数量epiAT由于极薄腹膜覆盖物和缺乏从omAT分离(在线补充图就是S1C)。因此,epiAT似乎是一个主要的脂肪仓库的平均体重121.5克,积累大网膜的66% (182.6 g) (图2 f)。虽然epiAT和omAT群众与体重指数相关,这种相关性最强,更重要的在网膜得宝(r2分别为= 0.47 vs 0.36) (图2 g)。
epiAT的一般描述和mesAT脂肪组织()omAT相比,走开。(A)仓库不同脂肪细胞大小和(B)患者团体之间的差异(nT2D和T2D)对个人仓库,显示的意思是脂肪细胞的比例在所有患者在增加10µm(大图片,学生的学习任务)每个个体和总体平均直径(小图片,Wilcoxon符号秩检验);重要性水平的色彩显示差异而epiAT各自的仓库。在巨噬细胞(C)表示每100脂肪细胞计数;意义高于情节显示组织差异(Wilcoxon符号秩测试)及以下患者团体之间的差异(Mann-Whitney U测试)。(D)流式细胞仪分析在SVF (n = 7)对免疫细胞的数量和脂肪细胞的祖细胞(配对t检验)。(E)的中央代谢基因的表达,表明意味着±扫描电镜;星号指示意义水平患者组之间(Mann-Whitney U测试);下面给出p值对比组织情节(Wilcoxon符号秩测试)。(F) Fat-depot-specific质量epiAT和omAT g (Wilcoxon符号秩检验)。 (G) Correlation of fat depot mass with BMI (Pearson); significance levels are indicated as *p<0.05; **p<0.01; ***p<0.001. AT, adipose tissue; epiAT, epiploic AT; FACS, fluorescence activated cell sorting; mesAT, mesenteric AT; nT2D, no type 2 diabetes; omAT, omental AT; qPCR, quantitative real-time PCR; scAT, subcutaneous AT; SEM, standard error of the mean; SVF, stromal vascular fraction; T2D, type 2 diabetes.
Multiomics分析揭示depot-specific差异在签名
描绘depot-specific特点独立于代谢状态,multiomics methylome组成分析、转录组和蛋白质组进行子群组成的九个科目(图1;在线补充表S2)。主成分分析(PCA)显示拟声唱法之间的隔离和ATs列为内脏仓库(mesAT omAT和epiAT) (图3 a - c,在线补充图S2A)。在后者中,epiAT示例集群分开其他at组学分析层,而mesAT omAT密切相关(图3 a和B;在线补充表S7、8),美国主要关注multiomics epiAT签名。
Multiomics epiAT描述的是主成分分析的对象。(A - C)描述执行组学分析组织的转录组(A), methylome (B)和蛋白质组(C)。(D E)度(D)和蛋白质(E) epiAT和拟声唱法之间或omAT;红色表示upregulation epiAT;差别,蓝色表示对这些数据显示总确定分析物以及分析物而发生明显改变。(F)程控特异性度根据FACS-sorted阵列数据程控人口从人类的粪便。(G) Transcriptome-based使用KEGG通路基因集富集分析比较epiAT omAT。选择(H)的验证,度与所有其他的组织显示为均值±SEM分析(Wilcoxon符号秩测试)。度,差异表达基因;epiAT网膜脂肪组织;流式细胞仪、荧光激活细胞分类;罗斯福,错误发现率; IS, insulin sensitive; mesAT, mesenteric AT; omAT, omental AT; scAT, subcutaneous AT; IS, PCA, principal component analysis; SEM, standard error of the mean.
Multiomics epiAT揭示了一个独特的签名
调查epiAT独有的特性,分析了子群中所有的组学层(在线补充表S2)。基于转录组,30个基因有epiAT-specific表达式,不同于其他分析at。许多只有差异表达基因与拟声唱法(309个基因),omAT(400个基因)或mesAT(506个基因)。包括调节基因与拟声唱法ITLN1(又名omentin),MSLN,ANXA8L1和KLK11,而EGFL6,NRCAM和TBX15在epiAT减少大量表达。与omAT相比,PPP1R1B,OLFM4和脂多糖结合蛋白(枸杞多糖)是最调节,而ISL1,CLDN1和NELL2不太表达epiAT (图3 d;在线补充表S8)。
这是进一步证实蛋白质组分析,epiAT包含几个高度丰富的蛋白质,而拟声唱法和omAT。丰富蛋白质包括相关的结构稳定,比如LIMCH1 MAP4,少MARCKS和蛋白质丰富epiAT包括FMOD SNRPD1 THOP1,相关的基本结构和功能改造(图3 e;在线补充表S8)。
基因调节epiAT大多是特定于脂肪细胞和免疫细胞相关的可能性较小,批量测序鉴定的FACS-sorted细胞群。20.这个观察与omAT相比更加明显(图3 f)。因此,基因集富集分析基因和基因组的转录组数据使用《京都议定书》全书(KEGG)途径透露upregulation异化的途径,包括三羧酸循环和丙酮酸代谢,短链脂肪酸(SCFA)生产以及支链氨基酸(BCAA)退化。相比之下,钙信号和细胞粘附途径表达下调与omAT (图3 g;进一步结果epiAT之间的通路富集,嘘,mesAT看到在线补充图S2C, D)。
Multiomics发现支持epiAT基因表达
选择目标(假定值和基于叠化),在整个队列使用qPCR验证,包括增加瘦素,HOXD8和HOXA10表达以及表达下调IRX3在epiAT (图3 h)。自瘦素表达式是依赖于脂肪细胞大小,后者在epiAT相对减少,增加了瘦素表达式在epiAT,此外,验证和确认在孤立epiAT脂肪细胞从14个科目(在线补充图S2E)。我们还执行表达式进一步分析脂质代谢相关的基因,炎症和adipokine信号在整个队列。结果支持整体发病较高的表达(progranulin和chemerin)CEBPA,但没有增加的炎症标记物的表达,除了CASP1(在线补充表S6)。大多数差异表达基因(度)是富含脂肪细胞和脂肪细胞的祖细胞(在线补充图S2F)。
EpiAT展览的发展起源
甲基化分析显示43 epiAT之间差异甲基化区域(dmr)和所有其他at。其中,至少33是独联体共有45个不同的基因之一。三十其中两个是已知蛋白质编码基因,包括FABP4, LRAT以及12基因同源框域和14个其他发育基因(在线补充表S9)。
一致认为发育基因可能在各种ATs的微分发展中发挥作用,21我们观察到更高的表达HOXA10,HOX11AS,HOXA13和HOXD3与其他相比,epiAT ATs (图4一;在线补充表S8)。组织发育基因的表达差异反映了类似的改变甲基化配置文件相同的样本。分析相关基因dmr,我们发现总共有54。其中15显示显著差异在启动子区域甲基化基因体内36和3两。再一次,我们观察到的浓缩与这些同源框基因HOX基因,包括HOXA13,HOXC10,HOXD3,HOXD8和HOXD12在epiAT hypermethylated (图4 b;在线补充表S9)。
发育基因的描述,布朗宁epiAT的主题和multiomics集成能力。(A)的热图显示选中的表情HOX基因和(B)热图显示gene-specific甲基化来选择HOX基因。(C)异丙醇转录组、蛋白质组和联合数据比较epiAT omAT (z分数> 0通路调节在epiAT, z分数< 0通路下调epiAT和北达科他州标记为灰色)和(D)褐变容量分析仓库使用ProFAT工具;重要性水平显示为* p < 0.05;* * p < 0.01;* * *:p < 0.001。在脂肪组织;epiAT,网膜;异丙醇、独创性途径分析;红外光谱、胰岛素抵抗;是,胰岛素敏感; JAK, janus kinase; n.d., not detected; mes, mesenteric; om, omental; PPAR, peroxisome proliferator-activated receptor; sc, subcutaneous; STAT, signal transducer and activator of transcription proteins.
综合途径签名隔离epiAT omAT
因为更多的显著变化观察omAT和epiAT之间相比拟声唱法和epiAT (图3 d, E),我们进一步关注签名来区分这些at。的比较确定了蛋白质和基因在子群显示1929重叠的候选人,其中46例显著改变在两组学层(在线补充图S3A)。随后途径分析omAT之间以不同的丰富的蛋白质和基因和epiAT进行使用音标和揭示了一些丰富通路。分解代谢过程,如脂肪酸β-oxidation,氧化磷酸化,triglycerol退化和退化BCAA的调节,而糖酵解和糖质新生表达下调(图4 c;在线补充表S10)。此外,PPAR信号的表达水平下调,尽管增加PPARG在epiAT。此外,通路相关的炎症过程,如白介素2 (2)、il - 6,引发,趋化因子等途径参与细胞增殖信号janus激酶/信号传感器和激活转录的蛋白质和检验信号被浓缩在epiAT (图4 c;在线补充表S10)。
EpiAT不显示增加褐变能力
epiAT的分解和氧化,以及IRX3表达式的显著减少,被压制的米色,22建议epiAT可能是产热的类型的脂肪。尽管如此,UCP1 qPCR和UCP1染色石蜡包埋组织中无法检测相关表达UCP1 epiAT(数据没有显示)。此外,我们使用了最近出版ProFAT工具,23它允许褐变容量的预测基于转录概况(图4 d相比),从近期人类进一步的标记基因的表达谱的研究24日25日(在线补充图S3B, C)。我们将我们的发现与人类拟声唱法与perithyroid发布数据集,后者包含白色和棕色脂肪细胞和显示增加褐变能力。26所有数据表明,褐变容量epiAT堪比其他内脏仓库,而增加而走开。此外,我们观察到患者预期减少褐变容量IR (图4 d)。
系统性IR是最好的反映在epiAT签名
后建立epiAT是不同的隔间展示特色相比其他仓库的主题,我们旨在描述改变生物资料关于红外subcohort匹配。值得注意的是,转录组和蛋白质组分析允许红外和州所有的分离。EpiAT显示最强的种族隔离的两个州(图5 a - c;在线补充表S7、8)通过转录组和蛋白质组签名。我们因此epiAT签名的红外特征。
Multiomics概要epiAT红外vs是肥胖的。(A)前25度(基于调整p值)对所有分析组织,和(B)排名前25位不同丰富蛋白质,都显示为z得分。(C)显著监管重叠epiAT成绩单/蛋白质。(D)异丙醇整合转录组和蛋白质组数据(z分数> 0通路调节红外,z分数< 0通路抑制在红外和北达科他州是标记为灰色)。(E)程控特异性度根据FACS-sorted阵列数据程控人口从人类的粪便。在脂肪组织;度,差异表达基因;epiAT,网膜;流式细胞仪、荧光激活细胞分类;异丙醇、独创性途径分析; IR, insulin resistant; IS, insulin sensitive; n.d., not detected; scAT, subcutaneous AT; TCA, tricarboxylic acid.
Multiomics揭示特定候选人epiAT IR
转录组分析显示204度epiAT是和IR组之间,代表着最高的度相比omAT和拟声唱法(在线补充表S8)。在红外肥胖,epiAT被更高的表达特征MMP9,枸杞多糖和APOC1,而肥胖是与更高的表达有关ADHFE1,RNASE4,CIDEA,ADIPOQ和DAPK2等(图5一个)。Transcriptome-based KEGG路径分析表明,红外与upregulation各种感染和炎症通路,包括致病大肠杆菌感染,抗原加工、B细胞和toll样受体信号以及趋化因子信号,而与增加脂肪酸和短链脂肪酸代谢(在线补充图S4A)。
在蛋白质组,共303个蛋白质丰富的红外和肥胖之间有差异在epiAT子组。例数十分CD47 SEC61A1,知道与T2D发展协会,-在红外epiAT更丰富,而LIMCH1、PECR和TUSC5不太丰富的(图5 b,在线补充表S8)。比较蛋白质组和转录组数据,总共有2067重叠的候选人都是可靠的量化,其中13人在红外显著改变,包括ADIPOQ RAC2和MARCHF2 (图5 c)。显著改变候选人被用于使用异丙醇通路富集分析。降低代谢活动相比,红外观察epiAT基于表达下调脂肪酸β-oxidation,胆固醇生物合成和三羧酸循环(图5 d;在线补充表S10)。相比之下,我们发现一个upregulation炎症过程,如引发和机械的雷帕霉素靶(mTOR)信号以及macrophage-associated通路。
特异表达基因与增加红外大多在M1巨噬细胞和CD8 + T细胞。相比之下,相关基因所表达的主要是脂肪细胞(图5 e)。M1巨噬细胞的变化可以导致增加红外的细胞类型,而这M2巨噬细胞的减少。我们不改变观察项T细胞,表明观察到的差异可能由于转录改变配置文件,而不是增加T细胞或其他细胞(在线补充图S4B)。患者组之间比较甲基化水平在所有的组织,我们发现只有一个显著hypermethylated DMR红外epiAT接近CYP2E1和SPRN基因(在线补充表S9)。
红外光谱,反映在multiomics EpiAT签名
识别相关的蛋白质,可以定义红外成绩单和甲基化基因,我们应用稀疏投影潜伏structures-discriminant分析。确定功能最大化的协方差明显歧视和红外epiAT (图6,上半部分)。相应的从不同的组学分析物层(图6、较低的面板)此外强烈相关(图6 a, B)。
Analyte-based数据集成红外epiAT特点。(A)的可视化综合稀疏判别分析之间的方差最大化和IR状态在epiAT(上半部分)和相应的丰富的热图和聚类识别的特性(下图)。(B)圆环图显示相同的识别功能通过强调相关基因启动子区域的甲基化状态与身体与转录和蛋白质,n = 12,圆环图显示外层平均分析物丰富,其次是名字和内圈显示相关关系(r > 0.9),红色代表正相关。(C) Analyte-focused可视化的红外光谱纯度KEGG途径:趋化因子信号通路(hsa: 04062)和白细胞transendothelial迁移(hsa: 04670)。基因节点分为四个时段,分别代表不同的丰度与红外epiAT,测量组学层面的变体。从左到右,槽显示转录的褶皱变化强度、蛋白质丰度和差异的论文认定基因启动子的甲基化率,身体和基因。颜色键的值超过了限制与最高或最低的颜色强度,分别。在脂肪组织;epiAT,网膜;红外光谱、胰岛素抵抗; IS, insulin sensitive; KEGG, kyoto encyclopedia of genes and genomes.
KEGG通路,最强烈的改变在每个组学层面的趋化因子信号和白细胞transendothelial迁移(图6 c)。趋化因子信号通路中关键分子,包括酪氨酸激酶SRC和GTPase Rac2,生活会调控在转录组和蛋白质组水平,而各种趋化因子受体被粘住,基于转录组和甲基化水平(图6 c)。在白细胞transendothelial迁移途径、组件的烟酰胺腺嘌呤磷酸dinocleotide (NADPH)酶复杂也监管在不同组学层,这是符合IPA的结果分析(图6 c,在线补充表S10。我们这种方法普遍显示重叠的数量分析物四个人途径(在线补充图S5A-D),以及所有重要KEGG通路(在线补充图S5E)。大约一半的分析物在极大地丰富KEGG通路(541 1110)监管组学的至少一层。这些~ 20%(121 541)进一步重叠和至少一个层。关注发现暴露在多个组学变化层,我们发现~ 55%的蛋白质也在转录水平调节,大约40%的DMR(25%的基因位于身体甚至60%的人位于启动子区域)表达水平的变化,和大约10%的基因和表观遗传差异(基因体或启动子)也差异表达,改变蛋白质丰度之间的红外光谱和epiAT。
RNASE4和ADHFE1在网膜脂肪细胞特征的系统性
随后,基于假定值的三个候选基因和叠化(ADHFE1,RNASE4和MMP9),除了ADIPOQ作为一个积极的控制,验证了qPCR从转录组数组数据确认结果。使用严格匹配的转录组群(在线补充表S2),两种病人组之间的区别ADHFE1,RNASE4和MMP9观察(图7),确认阵列数据结果。所有基因都表达在孤立的脂肪细胞,显示相同的患者之间的差异和没有T2D的独立收集队列(图7 b,在线补充表S11)。基因表达与临床标记,最初由70个人,显示出强烈的关联。特别是,RNASE4和ADHFE1糖化血红蛋白和循环甘油三酯呈负相关,但与表达呈正相关的PPARG和SREBP1C在epiAT (图7 c)。
epiAT红外光谱的影响。(一)qPCR候选基因的复制(基于调整p值和褶皱变化)的同龄,sex-matched和BMI-matched群组比较患者或没有红外。(B) Adipocyte-specific候选基因的表达在一个独立的14个主题(NnT2D= 7和NT2D= 7)。(C)表达的相关性值与临床资料完整的研究对象。(D)选定的关键驱动红外epiAT基于WGCNA,过滤绝对基因意义≥0.4,绝对模块成员≥0.4,连接> 0.1和观察到的变化指示ATs中每一个关键驱动因素不同。他们的连通性是形象地表现为基于log2 cytoscape网络与色素(FC)红外epiAT vs。(E)的相关性与选定的临床参数和关键因素(F)相关的关键因素epiAT循环发病和载脂蛋白。皮尔森的热图是彩色的;* p < 0.05;* * p < 0.01;* * * p < 0.001。ATs,脂肪组织; BMI, body mass index; EpiAT, epiploic AT; FC, fold change; IR, insulin resistence; IS, insulin sensitive; nT2D, type 2 diabetes; qPCR, quantitative real-time PCR; T2D, type 2 diabetes; WGCNA, weighted gene correlation network analysis.
WGCNA识别关键因素在epiAT IR
进一步确定小说在epiAT与IR相关关键因素,进行WGCNA集群co-abundant目标模块,从而减少数据的复杂性。为此,基因和蛋白质是综合分析。总的来说,我们发现14个模块包含co-abundant成绩单和蛋白质,是相关的不同和之前状态运行module-wise通路富集分析使用异丙醇(在线补充图S6A,表S10)。短暂,是状态epiAT与减少炎症(黄色模块),增加了瘦素信号模块(蓝色),而红外可能与增加il - 10和趋化因子受体激活(鲑鱼模块)以及减少脂肪酸β-oxidation(红色模块)(在线补充图S6B)。潜在的关键驱动因素特征是选择在epiAT基于绝对意义,基因模块成员≥0.4和intramodular连接≥0.1,和被发现被分配到黄色的模块,包括ZYX股票,CYP27A1和SLC16A3(在线补充图S6C S12表)。
应用相同的设置,确定IR epiAT关键因素,主要属于鲑鱼和蓝色模块(图7 d)。我们观察COPB2例数十分CD151、SACM1L AOC3在红外和HACD3调节。此外,较弱的影响观察的基因IDO1,CCL18,LY96(别名MD2),CD209。值得注意的是,所有这些基因是参与免疫过程,所表示的基因本体论(去)浓缩stringApp中可用30.(在线补充图S6B)。
蛋白质组和转录组关键驱动程序配置文件与红外相关联
最后,我们调查是否确定了关键驱动因素与临床相关的蛋白质和基因表达数据与肥胖和T2D有关。EpiAT签名是不同于omAT并显示一组相反的相关性相比之下,那些在拟声唱法(图7 e)。更重要的是,大多数epiAT关键驱动因素呈正相关的蛋白质标记的IR和葡萄糖体内平衡。最强烈的正相关性观察COPB2,例数十分和SACM1L糖化血红蛋白和空腹血浆胰岛素,同时与脂联素显著负相关性CD151表达被发现,AOC3和HACD3 (图7 e)。基因的关键因素,尤其是CD163L1和CTSC,积极与载脂蛋白E和C3循环有关,而大多数蛋白质关键司机与循环visfatin的浓度负相关(图7 f)。
讨论
我们理解的角色逐渐从一个纯粹的能量储存的高度活跃的内分泌和免疫器官,导致整体代谢健康。在分布与不同程度的代谢疾病,包括红外光谱,根据比例的内脏和粪便。31日事实上,内脏at展览depot-specific免疫和代谢差异与拟声唱法相比,32在健康和疾病规定各自的角色。mesAT,位于小肠的墙壁,已经成为一个潜在的内脏相关监管机构的炎症8减肥手术后,代谢率。33另一个gut-related位于沿墙的大肠,偶尔被称为epiAT,保持,直到现在,很大程度上是未知的。因此,在目前的工作中,我们旨在深入描述这些腹部仓库相比更广泛研究了仓库的背景下红外multiomics和immunohistochemistry-based方法在个人与肥胖。
定位epiAT与其他脂肪的仓库是一个挑战性的问题。methylome接近omAT / mesAT和转录组是拟声唱法和omAT之间,而epiAT似乎走开基于蛋白质组数据密切相关。相比之下,mesAT omAT密切相关。因此,我们对深入分析epiAT指示我们的注意力,我们展示构成相关的内脏脂肪比例,近似omAT质量的66%。这是进一步出于它的位置在靠近结肠,哪个港口到目前为止,大多数细菌在人体,34使epiAT肠道和主机之间的潜在的哨兵代谢在肠道通透性增加的背景下,肥胖和代谢疾病。35
EpiAT展品omAT和拟声唱法的组织学特征对脂肪细胞大小和巨噬细胞浸润,进一步证实了在所有组学空间由于其中介位置在前两个主成分。支持这个结果的显著差异表达和各种同源框转录因子基因的甲基化模式,这已被证明在代谢性疾病中发挥作用,表明一个潜在的不同发展epiAT起源。甲基化分析结果证实发现先前发表在同源框和其他基因在脂肪生成和褐变白。36 37同样,当比较epiAT在红外和状态,我们发现hypermethylated DMR接近CYP2E1的基因产物与氧化应激和细胞损伤在非酒精脂肪肝(NAFLD),肥胖和T2D。38然而,应该注意的是,大多数以前的研究从研究在老鼠,人类外周血白细胞或其他活组织检查,而不是从epiAT数据直到现在仍然稀缺。38 39调查仓库,epiAT展览的最大分数很小的脂肪细胞,增加代谢活动的主要分解代谢的途径(三酰甘油退化、氧化磷酸化和脂肪酸β-oxidation)和更高的表达ADIPOQ和PPARG,建议一个活跃的代谢作用,40但不是一个关键的角色在脂质存储。虽然最初的单一特性提出了一个潜在的特点布朗宁epiAT的行为,我们发现epiAT展出可比其他内脏褐变能力,增加而走开。在所有其他仓库,勃朗宁的能力在红外明显减少。
独特的签名epiAT进一步反映在增加抗菌反应相关基因的表达等ITLN1,枸杞多糖和OLFM4。有趣的是,OLFM4可能肥胖与胃肠道炎症,因为OLFM4- - - - - -/ -基因敲除小鼠表现出增加抵抗大肠杆菌和金黄色葡萄球菌感染。41 42同样,增加表达的基因编码组件degradome (KLK11)和更丰富的蛋白质如MAP4牵连在线粒体健康43和有效的上下文中的T细胞激活适应性免疫反应,44提出了一个重要的角色的epiAT肠道细菌之间的串扰,肠道屏障和整体宿主免疫和代谢。
拥有决心epiAT签名特征的是肥胖,我们进一步解决它在红外光谱中的作用。基于度和蛋白质的数量,epiAT显示更清楚疾病的分离,而拟声唱法和omAT。的差别在这种背景下,我们找到了一个对这些下游通路参与哺乳动物代谢gut-derived SCFA丙酸和丁酸IR。这些细菌代谢物建立标记疑惑的相声,通常与改善代谢健康有关。减少BCAA的降解,同时增加mTOR信号进一步支持BCAA-related dysmetabolism epiAT IR的公认的机制。45这可能会导致增加循环BCAAs促进β-cell线粒体功能障碍,压力信号和随后的细胞死亡,进一步加重系统性IR和葡萄糖耐量肥胖。46
虽然我们没有观察到巨噬细胞浸润和表达的差异肿瘤坏死因子或白细胞介素6在epiAT和红外光谱、upregulation中更明显的炎症通路epiAT IR的个人。途径包括增加引发的信号,mTOR吞噬作用和后续生产活性氧的巨噬细胞,最终导致增加压力信号的红外在几个at肥胖。47这是进一步证实co-regulation几组学发现趋化因子信号和白细胞transendothelial迁移路径。总的来说,蛋白质组和转录组数据之间的相关性很低,建议额外的机制如IR-dependent规定在转录后的水平,可能影响观察到的差异。
候选人度,ADHFE1,RNASE4和MMP9通过qPCR被验证。匹配之间的显著区别是,红外受试者经葡萄糖的强相关性参数(如糖化血红蛋白)和脂质代谢(空腹甘油三酯)在整个队列。而MMP9提高新陈代谢健康的肥胖吗48和ADHFE1表达被证明是依赖于分化的轨迹,49它的重要性尚未阐明人类T2D。尽管如此,ADHFE1表达增加与体外实验小鼠糖尿病的血管。50RNASE4,另一方面,主要表现在肝脏,但最近被证明是高度分泌脂肪间充质基质细胞在低氧的压力。51在这里,我们表明,RNASE4也是孤立的脂肪细胞中高度表达,更高的肥胖是脂肪细胞的分泌有助于提高葡萄糖代谢,被其强大的负相关性HOMA-IR和糖化血红蛋白在我们的队列。
我们进一步进行综合WGCNA分析来识别关键因素epiAT IR。仔细看看个人关键驱动红外发现分子与葡萄糖代谢障碍或通过协会脂联素代谢疾病的健康。葡萄糖代谢的关键驱动程序包括例数十分。其表达式在内脏肥胖之前与参数,脂肪分布和葡萄糖耐量。52其他丰富的候选人在红外包括HACD3和AOC3。HACD3参与胰岛素信号。53AOC3主要是局部表面的脂肪细胞的膜和已被证明参与葡萄糖贩运和白细胞迁移期间炎症。54更重要的是,海拔AOC3活动(也称为VAP-1)提出了促进肾血管疾病,以及急性和慢性高血糖症55和长期的高血糖症和糖尿病的并发症。56无可否认,我们的研究设计不允许得出结论关于因果epiAT在调停系统红外。然而,我们假设相同的机制(如肠漏)导致epiAT积累/功能障碍可能导致系统性IR。
尽管,我们意识到本研究的一些局限性:我们的队列只包括与肥胖,而健康,精益的主题将是一个理想的控制。然而,组织收集根据描述的完全相同的协议,我们在这项研究中被认为是不切实际的减肥手术以外的伦理问题,因为肠道组织收集的墙代表了可避免的手术风险。考虑女性超过男性的组学数据集,我们不能排除结果倾向于severity-related组学标记更相关的女性。话虽这么说,女性和男性的比例保持不变,当组织比较,差异使最有可能与潜在的组织差异在仓库,而不是一群性冲动强烈的候选人。考虑女性和男性之间的代谢差异和有限数量的受试者显示在我们的数据集,当分裂性,导致减少权力,我们相信更大规模的研究应该回答这个问题在雄性和雌性匹配年龄和体重指数。此外,在由几个细胞类型。因此,虽然不能直接决定在多大程度上每个单元的人口导致观察到的效应,与流行的结合流式细胞仪分析人体数据集上的细胞群特定transciptomics允许我们追溯的表达的几个关键因素是组织的一部分epiAT和显示差异表达基因在红外源于M1-polarised巨噬细胞。此外,我们发现,瘦素mRNA水平显著高于epiAT与皮下脂肪仓库相比,而网膜脂肪细胞大小较低。这个结果与我们的期望从报道,瘦素表达和分泌与脂肪细胞的大小57但可以证实在孤立的组织表达分析表明瘦素表达背后的另一个司机epiAT除了脂肪细胞的大小。我们必须承认,因为有限的活组织检查,我们不能测试从孤立的网膜与皮下脂肪细胞瘦素分泌是否证实了这一潜在的特点就是网膜脂肪。潜在的瘦素分泌网膜和皮下脂肪之间的差异需要进行后续研究。总的来说,未来的单个细胞的方法可能在细胞阐明个人的贡献。
同时鼓励克服上述限制,未来的研究应该注意,epiAT并不发生在常用的动物模型。10然而,我们假定在活体内研究人类和其他合适的物种可能阐明如何epiAT代谢反映系统性IR和导致主机病态。
总之,我们发现异构签名甚至在内脏脂肪仓库,这可能导致明显的关联与肥胖subphenotypes最近描述临床糖尿病的集群。58我们的研究结果表明低估epiAT在红外光谱、炎症和代谢健康。
数据可用性声明
蛋白质组数据:通过骄傲ProteomeXchange财团合作伙伴库。59生methylome输出可从Arrayexpress下加入数字e - mtab - 10999。转录组表可以补充表7所示。原始trascriptome数据可以直接请求到相应的作者。
伦理语句
病人同意出版
伦理批准
本研究经伦理委员会批准莱比锡大学的(017-12-23012012)。
确认
DNA微阵列分析是由核心单元技术在莱比锡大学的医学院,克努特Krohn博士为首的PD我们谢谢。我们感谢茱莉亚•Howanski Beate Gutsmann和施特菲·Ziesche优秀的技术支持。我们进一步感谢Heike Kielstein教授和教授Ingo Bechman的支持在组织化学研究和研究身体捐助者以及教授蒂姆Denecke,尼古拉斯·林德和哈拉尔德博士会对成像研究的支持。我们深深感谢在大学医院病人的意愿和主题,谁让他们的身体用于科学超越死亡,以支持本研究和科学进步。
引用
补充材料
脚注
钢筋混凝土和LM是联合的资深作者。
推特@IKarkossa
路和KD同样起到了推波助澜的作用。
调整通知本文已经被修正,因为它第一次在网上发布。第一个补充文件和图2所取代和相应的作者的电子邮件地址更新。
贡献者范本:钢筋混凝土,LM和PK。数据管理:路,KD,反向,SHB, SK, MKeller和杰。资金收购:PK, MB和形式分析女士:路,反向,SHB、SK、KS和LM。调查:RC、LM、KD、圣艾尔和NS。方法:多频振荡器,MG, RC, LM, KS。资源:MB,广告,女士、PK、多功能车辆总线,MG和MKruger。原创作品草案:KD、路、RC LM和PK。Writing-revision: PK, RC和LM。所有作者审查和编辑最后版本的手稿。
资金这项工作是支持由德意志Forschungsgemeinschaft(脱硫、德国研究基金会- Projektnummer 209933838 SFB 1052;B01、B03 B09 Z03 Z04)和来自德国中心的皮毛Diabetesforschung。
免责声明MB收到酬金安进公司担任顾问和发言人,阿斯利康,拜耳,勃林格殷格翰的发言,莉莉,诺和诺德公司,诺华和赛诺菲。所有其他作者声明没有利益冲突。
相互竞争的利益MB收到酬金安进公司担任顾问和发言人,阿斯利康,拜耳,勃林格殷格翰的发言,莉莉,诺和诺德公司,诺华和赛诺菲。所有其他作者声明没有利益冲突。
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