15 頭の脊椎動物の皮下および内臓脂肪組織のトランスクリプトームおよびリピドミクスプロファイリング

Scientific Data volume 10、記事番号: 453 (2023) この記事を引用

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2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

脂肪組織 (AT) におけるエネルギーとしての脂質の貯蔵は、進化の過程を通じて保存されてきました。しかし、AT の生理活性には種間で大きな違いがあることが報告されています。したがって、AT トランスクリプトームの進化的分岐を形成するメカニズムを確立することで、AT 制御と肥満関連疾患におけるその役割についてのより深い理解が得られる可能性があります。以前の研究では、異なる種にわたるAT間の解剖学的、生理学的および形態学的比較が行われていましたが、分子表現型レベルでは現在ほとんど理解されていません。今回我々は、有胎盤哺乳類、鳥類、爬虫類を含む3億年以上の進化にわたる15種の脊椎動物種にわたる利用可能な皮下および内臓ATサンプルの転写およびリピドミクスプロファイルを特徴付けた。この研究で作成されたデータセットの詳細な説明を提供し、サンプル全体の遺伝子発現と脂質プロファイルを報告します。我々は、これらのデータが堅牢であることを実証し、AT トランスクリプトームとリピドームが同じ種内よりも種間で大きく異なることを明らかにしました。これらのデータセットは、脊椎動物種における AT 間の機能の違いに関する将来の研究のリソースとして役立つ可能性があります。

脂肪組織 (AT) は、脊椎動物のエネルギーと代謝恒常性を確保する最も重要な器官の 1 つです1。近年、人類における肥満と代謝障害、特に II 型糖尿病と心血管疾患の世界的な割合が大幅に増加しているため、AT は継続的な科学的注目を集めています。最近の研究では、AT がエネルギー貯蔵、病態生理学、血圧の制御、生殖、宿主防御などのさまざまな生物学的プロセスにおいて重要な役割を果たしている非常に複雑な器官であることが示されました 2,3。 AT は体全体に分布しており4、大網、腸、生殖腺、心膜、腎周囲領域の周囲に位置する腹腔内内臓 AT (VAT) と、臀部、太ももに位置する皮下 AT (SAT) に分けることができます。、腹部。異なる場所からの AT は、異なる代謝機能、構造的役割、疾患との関連など、異なる特性を持っています 5、6、7、8。

以前の研究では、AT の複雑さの根源は、種間の AT 特性の違いに起因して進化の過程 9 に現れたと示唆されており 10、これは種間比較を行うことで評価できます。最近のヒトとマウスの比較では、2 種間で熱産生を調節する脂肪細胞の亜集団の割合が異なることが特定され 11、観察された熱産生活性の違いの一部を説明しています。さらに、十分に文書化された系統発生にわたる比較トランスクリプトーム分析は、新規の治療標的を特定することによりトランスレーショナル医療を進歩させることができます12。たとえば、以前の研究では、心筋細胞の増殖に関与するマイクロRNAであるmiR-26aが、損傷したゼブラフィッシュ心臓では下方制御されるが、マウスでは一定のままであることが判明した12。出生後のマウスの心臓における miR-26a のノックダウンにより、心筋細胞の増殖期間が延長されたことから、この miRNA が心臓損傷を治療するための治療標的となる可能性があることが示されました 12。したがって、種を超えて分子レベルで AT の変化を評価することは、AT の機能と遺伝的基盤、およびさまざまな疾患との関連についての理解を強化するでしょう。

転写情報は AT の表現型と機能を解明するために重要ですが、これまでのところほとんどの研究はヒトと齧歯動物の AT の比較のみに焦点を当てています 13、14、15。重要なことに、AT トランスクリプトームの進化を完全に理解するには、遠縁のさまざまな種および複数の解剖学的位置にわたる大規模な比較 AT トランスクリプトーム解析が必要です。この目的のために、我々は、10の哺乳類（霊長類：ヒト[ホモ・サピエンス] およびマカク [Macaca mulatta]; げっ歯類: マウス [Mus musculus]、ラット [Rattus Norvegicus]、およびモルモット [Cavia porcellus]; ウサギ目: ウサギ [Oryctolagus cuniculus]; 偶蹄目動物: ブタ [Sus scrofa] およびヒツジ [ヒツジ目]、肉食動物: ネコ [Felis catus] およびイヌ [Canis lupus familiais])、4 羽の鳥 (ガリ目目: ニワトリ [Gallus gallus]、アンセリ目: アヒル [Anas platyrhynchos] およびガチョウ [Anser anser]、およびハト目: ハト[Columba livia])、およびアウトグループとして 1 匹の爬虫類 (精巣類: カメ [Pelodiscus sinensis])。合計59のペアエンドrRNA枯渇RNA配列ライブラリを生成し、以前に公開された48のライブラリ16、17、18、19、20、21と組み合わせて分析し、合計107のライブラリを分析しました（図1、補足表1））。 AT のリピドーム組成は、グルコースと脂質の代謝、基質の利用可能性、エネルギー消費など、エネルギー恒常性のさまざまな側面に影響を与える可能性があります 22、23、24、25。したがって、AT間の脂質組成の違いを理解することは、ATの特殊な機能を研究し、ATの不均一性につながる潜在的なメカニズムを探索するために不可欠です。リピドミクスは、さまざまな治療（持久力運動トレーニング 26、寒冷曝露 27、高脂肪食 28 など）後、または異なる解剖学的部位間での AT の脂質プロファイルの変化を明らかにするために、これまでに適用され成功してきました 29。しかし、種間の変化は依然としてよく理解されていません。 AT の進化中に起こった代謝変化についてさらに洞察を得るために、4 つの哺乳類 (マウス、ラット、ブタ、ヒツジ）および鳥（ガチョウ）（図1、補足表2）。まとめると、これらのデータセットは、種や解剖学的位置にわたる AT の遺伝的および代謝的多様性の研究に貴重なリソースを提供し、AT の進化における分子変化を分析する前例のない機会を提供します。

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>

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