Одноклеточный РНК-профиль остеоиммунологического микроокружения при периодонтите

Single-cell RNA landscape of the osteoimmunology microenvironment in periodontitis
Wei Zhang, Yue Chen, Hua Wang, Qiudong Yang, Wenhua Zhao, Yuyi Chen, Qiaoqi Ni, Wenlei Li, Jiali Shi, Lu Li, Yan Xu, Hengwei Zhang, Miao Deng-shun, Lianping Xing, Wen Sun, Dengshun Miao
2022-01-01

CellPhoneDBклеточный атласостеоиммунологическое микроокружениепериодонтитодноклеточное секвенирование РНК
Одноклеточное секвенирование РНК (scRNA-seq) позволяет проводить специфическое профилирование клеточных популяций на уровне отдельных клеток. Остеоиммунологическое микроокружение, участвующее в возникновении и развитии периодонтита, остается недостаточно изученным на одноклеточном уровне. В данном исследовании с помощью одноклеточной транскриптомики мы комплексно раскрыли сложность молекулярных компонентов и различия между ними и соответствующими компонентами, расположенными в тканях пародонта. Методы: Мы выполнили scRNA-seq для идентификации 51248 отдельных клеток, полученных от здоровых лиц контрольной группы (n=4), пациентов с тяжелым хроническим периодонтитом (n=5) и пациентов с тяжелым хроническим периодонтитом после проведения начальной пародонтологической терапии в течение 1 месяца (n=3). Для изучения клеточного состава тканей пародонта дополнительно применяли метод равномерного приближения и проекции многообразия (UMAP). Для выявления молекулярных путей, лежащих в основе решений о клеточной судьбе, использовали анализ траекторий клеток в псевдовремени и скорости РНК в сочетании с анализом обогащения генов. С помощью CellPhoneDB идентифицировали пары лиганд–рецептор среди основных типов клеток остеоиммунологического микроокружения тканей пародонта. Результаты: Была охарактеризована клеточная карта остеоиммунологического микроокружения тканей пародонта, включавшая десять основных типов клеток, в том числе фибробласты, моноцитарные клетки, эндотелиальные клетки, а также T- и B-клетки. У пациентов с периодонтитом по сравнению со здоровыми лицами выявлено обогащение TNFRSF21+-фибробластами с высокой экспрессией CXCL1, CXCL2, CXCL5, CXCL6, CXCL13 и IL24. Доля CD55+-мезенхимальных стволовых клеток (MSCs), APOE+-преостеобластов (pre-OBs) и IBSP+-остеобластов значительно снижалась в ответ на начальную пародонтологическую терапию. Кроме того, согласно данным анализа одноклеточной траектории, CXCL12+-перициты, подобные MSC, могли изменять свою идентичность на состояние pre-OB в ходе воспалительных реакций даже после начальной пародонтологической терапии. Кроме того, мы охарактеризовали различные подтипы моноцитарных клеток и многочисленные...
1
После начальной терапии значительно снижались доли CD55+ мезенхимальных стволовых клеток, APOE+ преостеобластов и IBSP+ остеобластов.
2
С помощью одноклеточного РНК-секвенирования были профилированы 51 248 клеток тканей пародонта у здоровых людей, пациентов с тяжёлым пародонтитом и пациентов после начальной терапии.
3
TNFRSF21+ фибробласты с экспрессией множества хемокинов и IL24 были обогащены при пародонтите по сравнению со здоровыми тканями пародонта.
4
Атлас остеоиммунной микросреды тканей пародонта включал десять основных типов клеток, включая фибробласты, моноцитарные клетки, эндотелиальные клетки, а также T- и B-лимфоциты.
5
Анализ клеточных траекторий показал, что CXCL12+ перициты, подобные мезенхимальным стволовым клеткам, могут переходить в состояние преостеобластов во время воспаления, в том числе после начальной терапии.

остеоиммунологическое микроокружение в тканях пародонта здоровых людей, пациентов с тяжёлым хроническим пародонтитом и пациентов после начальной пародонтологической терапии

клеточный состав на уровне отдельных клеток, молекулярная гетерогенность, переходы между клеточными состояниями и межклеточные лиганд-рецепторные взаимодействия, связанные с пародонтитом и начальной пародонтологической терапией

Publication Details
Publication Date
2022-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
217
Access Type
Author Information
Authors
Wei Zhang
Yue Chen
Hua Wang
Qiudong Yang
Wenhua Zhao
Yuyi Chen
Qiaoqi Ni
Wenlei Li
Jiali Shi
Lu Li
Yan Xu
Hengwei Zhang
Miao Deng-shun
Lianping Xing
Wen Sun
Dengshun Miao
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%