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空間轉(zhuǎn)錄組在揭示睡眠剝奪后大腦不同區(qū)域獨特基因表達(dá)變化中的應(yīng)用

瀏覽次數(shù):665 發(fā)布日期:2024-1-19  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

期刊:Nat Commun
影響因子:16.6
伯豪技術(shù)服務(wù):空間轉(zhuǎn)錄組測序

導(dǎo)讀
睡眠剝奪是一個日益嚴(yán)重的問題,睡眠不足會影響認(rèn)知、注意力和新陳代謝。睡眠和晝夜節(jié)律紊亂也與神經(jīng)退行性疾病的發(fā)病率增加和加速進(jìn)展有關(guān),包括阿爾茨海默病?紤]到睡眠不足對個人的嚴(yán)重后果以及睡眠剝奪與許多疾病的相互作用,了解睡眠剝奪的細(xì)胞和分子后果是很重要的。為此,使用了無偏的空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)來定義睡眠缺失是否對特定的大腦區(qū)域有明顯的分子影響。

結(jié)果
利用空間轉(zhuǎn)錄組,分析了睡眠剝奪(SD)或?qū)φ眨ǚ撬邉儕Z(NSD))成年雄性小鼠冠狀腦切片中的空間基因表達(dá)。為每種條件下的樣本生成區(qū)域富集的表達(dá)譜,以高可靠性預(yù)測了腦區(qū)域,并再現(xiàn)了參考Allen小鼠腦圖譜中的腦區(qū)域。每個大腦區(qū)域都具有特定的轉(zhuǎn)錄特征,無監(jiān)督聚類分析顯示不同的聚類和標(biāo)志物。總之,這些結(jié)果突出了空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)在小鼠大腦中實現(xiàn)高分辨率表達(dá)譜的能力。

 


研究結(jié)果
1. 睡眠剝奪對大腦每個區(qū)域的轉(zhuǎn)錄活動都有不同的影響
對每個腦區(qū)進(jìn)行了差異基因表達(dá)分析。篩選顯著差異表達(dá)基因(DEGs),發(fā)現(xiàn)海馬區(qū)受睡眠不足影響的顯著DEGs最多(592個DEGs),其次是新皮層(401個DEGs)、下丘腦(266個DEGs)和丘腦(113個DEGs)。其中一些DEG,如Rbm3、Hspa5和Srsf5,在之前的海馬體和其他大腦區(qū)域的研究中,已經(jīng)被證明在睡眠剝奪后受到影響。

DEGs的分子功能表現(xiàn)出區(qū)域特異性的差異。在海馬區(qū),許多與RNA加工相關(guān)的分子功能富集。對于新皮層,與蛋白激酶活性、GTPase活性、泛素連接酶活性和dna結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合相關(guān)的分子功能被富集。下丘腦中的deg具有與神經(jīng)肽和激素活性相關(guān)的分子功能,以及谷胱甘肽轉(zhuǎn)移酶和過氧化物酶活性。丘腦中的DEGs富集了肌生成調(diào)節(jié)因子(MRF)結(jié)合的分子功能。令人驚訝的是,海馬區(qū)~98%的顯著下調(diào),而新皮層區(qū)~96%的顯著上調(diào)。

 


2. 海馬體亞區(qū)受到睡眠剝奪的不同影響
正如本研究和先前的研究表明,海馬體非常容易受到急性睡眠剝奪的影響。這個大腦區(qū)域由幾個亞結(jié)構(gòu)組成,即CA1、CA2、CA3和齒狀回(DG)。使用Allen Brain Atlas的scRNA-seq全海馬小鼠數(shù)據(jù)集對CA1錐體層和齒狀回(DG)顆粒細(xì)胞層進(jìn)行了去卷積,并能夠基于空間位置區(qū)分CA2和CA3錐體層區(qū)域。對海馬各亞區(qū)域的差異基因表達(dá)分析,CA1錐體層和輻射層受睡眠剝奪的影響最大,所檢測區(qū)域的DEGs和獨特的DEGs最多。輻射層有53個獨特的DEGs,富集到周期蛋白依賴的蛋白絲氨酸/蘇氨酸激酶活性,而CA1錐體有51個獨特的DEGs,富集谷氨酸受體結(jié)合。CA2和CA3錐體層中沒有顯著影響基因。所以,CA1和DG受到睡眠剝奪的影響,而CA3區(qū)域的影響較小。

 


3. 睡眠剝奪會導(dǎo)致大腦皮層中特定層的轉(zhuǎn)錄變化
新大腦皮質(zhì)是受睡眠剝奪的第二大影響,將空間數(shù)據(jù)集與Allen Brain Atlas的14000個成年小鼠皮質(zhì)細(xì)胞分類學(xué)的參考scRNA-seq數(shù)據(jù)集,對空間數(shù)據(jù)集進(jìn)行了反卷積。根據(jù)每個點的預(yù)測評分來識別新皮層的各個層,并在每一層進(jìn)行差異基因表達(dá)分析。第2/3層和第5層在睡眠剝奪后受轉(zhuǎn)錄影響最大,分別有222個和225個顯著的DEGs。各皮層的差異基因分析顯示,在特定層中,獨特地富集不同的差異表達(dá)基因和分子功能,這可能與皮層內(nèi)處理和皮層輸出中的差異功能有關(guān)。

 


4. 通過空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析工具(STAnly)將切片注冊到一個共同的解剖參考空間,可以對整個大腦切片的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)進(jìn)行不受限制的分析
為了解決空間分辨率的損失,建立了一種分析工具:空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)分析--STANLY,該工具將多個樣本的點排列到一個共同的解剖參考空間,即艾倫小鼠大腦圖譜的共同坐標(biāo)框架(CCF)中,從而允許在不受限制的推理空間中逐點比較轉(zhuǎn)錄組。使用這種方法,在所有樣本切片中檢測到至少18893個基因在NSD和SD之間的表達(dá)變化。其中413個基因顯著差異表達(dá),150個基因在所有顯著點顯示上調(diào),22個基因在全部顯著點顯示下調(diào),256個基因在整個樣本空間中同時出現(xiàn)上調(diào)和下調(diào)。這些DEG包括先前描述的,新皮層中,Per1、Nr4a1、Homer1和Arc上調(diào),Rbm3和Cirbp下調(diào)。顯示出海馬體特異性變化,與去卷積方法中看到的變化類似。

 


參考文獻(xiàn):
Vanrobaeys Yann,Peterson Zeru J,Walsh Emily N et al. Spatial transcriptomics reveals unique gene expression changes in different brain regions after sleep deprivation.[J] .Nat Commun, 2023, 14: 7095.

來源:上海伯豪生物技術(shù)有限公司
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