Транскриптомное и липидомное профилирование подкожной и висцеральной жировой ткани у 15 позвоночных

Научные данные, том 10, Номер статьи: 453 (2023) Цитировать эту статью

335 Доступов

2 Альтметрика

Подробности о метриках

Запас липидов в виде энергии в жировой ткани (ЖТ) сохранился в ходе эволюции. Однако между видами были обнаружены существенные различия в физиологической активности АТ. Следовательно, установление механизмов, формирующих эволюционное расхождение в транскриптомах АТ, могло бы обеспечить более глубокое понимание регуляции АТ и ее роли в заболеваниях, связанных с ожирением. Хотя предыдущие исследования проводили анатомические, физиологические и морфологические сравнения между АТ разных видов, в настоящее время мало что изучено на молекулярно-фенотипическом уровне. Здесь мы охарактеризовали транскрипционные и липидомные профили доступных образцов подкожных и висцеральных АТ у 15 видов позвоночных, охватывающих более 300 миллионов лет эволюции, включая плацентарных млекопитающих, птиц и рептилий. Мы предоставляем подробные описания наборов данных, полученных в этом исследовании, и сообщаем об экспрессии генов и профилях липидов в образцах. Мы демонстрируем, что эти данные надежны и показывают, что транскриптом и липидом AT различаются сильнее у разных видов, чем внутри одного и того же вида. Эти наборы данных могут послужить ресурсом для будущих исследований функциональных различий между АТ у видов позвоночных.

Жировая ткань (ЖТ) — один из важнейших органов, обеспечивающих энергетический и метаболический гомеостаз у позвоночных1. В последние годы АТ привлекла постоянное научное внимание из-за значительного увеличения глобальных показателей ожирения и метаболических нарушений в человеческих популяциях, в частности диабета II типа и сердечно-сосудистых заболеваний. Недавние исследования показали, что АТ является чрезвычайно сложным органом, играющим важную роль в хранении энергии, патофизиологии и различных биологических процессах, таких как контроль артериального давления, размножение и защита хозяина2,3. АТ распределена по всему телу4 и может быть разделена на внутрибрюшную висцеральную АТ (ВАТ), расположенную вокруг сальника, кишечника, половых желез, перикарда и околопочечных областей, и подкожную АТ (САТ), расположенную в ягодицах, бедрах. и живот. АТ из разных мест имеют разные свойства, включая разные метаболические функции, структурные роли или связь с заболеваниями5,6,7,8.

Предыдущее исследование показало, что корень сложности АТ возник в ходе эволюции9 из-за различий в свойствах АТ между видами10, которые можно оценить путем проведения межвидовых сравнений. Недавнее сравнение между людьми и мышами выявило разные пропорции субпопуляции адипоцитов, регулирующих термогенез между двумя видами11, что частично объясняет наблюдаемые различия в термогенной активности. Более того, хорошо документированные сравнительные анализы транскриптомов разных филогений могут способствовать развитию трансляционной медицины за счет выявления новых терапевтических целей12. Например, предыдущее исследование показало, что уровень миР-26а, микроРНК, участвующей в пролиферации кардиомиоцитов, снижается в поврежденном сердце рыбок данио, но остается постоянным у мышей12. Нокдаун миР-26а в сердцах постнатальных мышей продлевал пролиферативное окно кардиомиоцитов, указывая на то, что эта миРНК может быть терапевтической мишенью для лечения поврежденного сердца12. Соответственно, оценка изменений АТ на молекулярном уровне у разных видов улучшит наше понимание функции и генетической основы АТ и ее связи с различными заболеваниями.

Транскрипционная информация важна для выяснения фенотипов и функции АТ, но до сих пор большинство исследований были сосредоточены только на сравнении АТ между людьми и грызунами13,14,15. Важно отметить, что для полного понимания транскриптомной эволюции АТ необходим крупномасштабный сравнительный транскриптомный анализ АТ среди различных отдаленно родственных видов и различных анатомических локализаций. С этой целью мы провели сравнительный транскриптомный анализ доступных подкожных и/или висцеральных АТ у 15 видов и локализаций позвоночных (от 1 до 7 на вид) (рис. 1, дополнительная таблица 1), включая 10 млекопитающих (приматы: человек [ Homo sapiens] и макака [Macaca mulatta]; грызуны: мышь [Mus musculus], крыса [Rattus norvegicus] и морская свинка [Cavia porcellus]; зайцеобразные: кролик [Oryctolagus cuniculus]; парнокопытные: свинья [Sus scrofa] и овцы [ Ovis aries]; и хищные: кошка [Felis catus] и собака [Canis lupus familis]), 4 птицы (курообразные: курица [Gallus Gallus]; гусеобразные: утка [Anas platyrhynchos] и гусь [Anser anser]; и водообразные: голубь. [Columba livia]) и одна рептилия (testudines: черепаха [Pelodiscus sinensis]) в качестве внешней группы. Мы создали в общей сложности 59 библиотек РНК-seq с парными концами, обедненными рРНК, и проанализировали их в сочетании с 48 библиотеками, которые были опубликованы ранее16,17,18,19,20,21, всего 107 библиотек (рис. 1, дополнительная таблица 1). ). Липидомный состав АТ может влиять на множество аспектов энергетического гомеостаза, таких как метаболизм глюкозы и липидов, доступность субстратов и расход энергии22,23,24,25. Соответственно, понимание различий в липидном составе между АТ имеет важное значение для изучения их специализированных функций и изучения потенциальных механизмов, приводящих к гетерогенности АТ. Липидомика ранее успешно применялась для уточнения изменений липидного профиля АТ после различных видов лечения (таких как тренировки на выносливость26, воздействие холода27 и диета с высоким содержанием жиров28) или между различными анатомическими местоположениями29. Однако изменения между видами остаются плохо изученными. Чтобы получить дальнейшее представление о метаболических изменениях, произошедших в ходе эволюции АТ, мы провели нецелевой жидкостный хроматографически-тандемный масс-спектрометрический анализ (ЖХ-МС/МС) клеточного липидома 131 образца SAT и НДС у пяти репрезентативных видов, включая четырех млекопитающих ( мышь, крыса, свинья, овца) и птица (гусь) (рис. 1, дополнительная таблица 2). В целом эти наборы данных предоставляют ценный ресурс для изучения генетического и метаболического разнообразия АТ среди видов и анатомических локализаций, а также беспрецедентную возможность для анализа молекулярных изменений в ходе эволюции АТ.

7) were used for sequencing. The RNA-seq libraries were then generated using an rRNA depletion method18. All libraries were sequenced on a HiSeq X Ten platform (Illumina) using paired-end sequencing reads of 150 bp in length./p> 0.5 TPM in all replicates of at least one AT./p> 50% of QC samples and > 20% of the replicates of at least one AT. The missing values were imputed using the k-nearest neighbor (KNN) method35,36. Next, the probabilistic quotient normalization (PQN) method37 was performed for data normalization and the QC-robust spline batch correction (QC-RSC) method38 applied to correct for batch effects. Finally, the ions with a relative standard deviation (RSD) > 30% in QC samples were removed, as are fluctuated greatly in the experiment. The retained ions were used in downstream statistical analysis./p>0.5 TPM across all replicates in at least one AT to identify transcribed PCGs for each species, we observed comparable amounts of transcribed PCGs between mammal (~12,324 per species) and bird species (~11,973 per species) (Table 1). However, remarkably few transcribed genes were detected in the ATs of turtle (4037 PCGs), implying the AT transcriptomes of mammals and birds vary significantly from reptiles. To assess the reproducibility of the different biological replicates, we calculated pairwise Spearman’s r of PCGs expression profiles between the samples of each species. In general, gene expression was highly correlated between biological replicates (median Spearman’s r = 0.96), and similarities significantly reduced between the ATs obtained from different anatomical locations within each species (P = 9.76 × 10−16, Wilcoxon rank-sum test) (Fig. 2b). Principal component analysis and hierarchical clustering of the expression levels of 3878 single-copy orthologous PCGs (detailed information is list in file ‘Detailed information on single-copy orthologous PCGs across 15 vertebrate species’ on Figshare41) among 15 vertebrates revealed that samples primarily clustered according to the species with the highest number of biological replicates (Fig. 2c,d and figure ‘PCA plot of PC1 versus PC3 and PC2 versus PC3 based on the expression levels of single-copy orthologous PCGs among 15 vertebrate species’ on Figshare42). These results highlight the consistency among biological replicates and the robustness of experimental design./p>50% of the QC samples (102 QC samples in negative ion mode and 96 QC samples in positive ion mode) and >20% of the experimental samples in at least one AT. To ensure the reliability of the acquired lipidomics data, two quality control steps were performed based on the intensity of the detected ions. First, we assessed the clustering of QC samples using principal component analysis (PCA). In both ion modes, we observed that the QC samples clustered distinctively (Fig. 3b), suggesting absence of significant non-biological induced variation in the experiment. Second, we measured the relative standard deviation (RSD) of detected ions in all QC samples (Fig. 3c). We found that most of the negative (67.42%, 1788 of 2652) and positive ions (81.15%, 3676 of 4530) had an RSD < 30% among the QC samples, indicating ion intensity changed little between QC samples. Overall, these findings confirmed the reproducibility and robustness of the generated lipidomics data./p>