单细胞分析揭示牦牛卵巢在不同生殖状态下细胞图谱和通信模式的动态变化

Dynamic changes in cellular atlases and communication patterns within yak ovaries across diverse reproductive states unveiled by single-cell analysis.

作者信息Jie Pei, Lin Xiong, Xingdong Wang, Shaoke Guo, Mengli Cao, Ziqiang Ding, Yandong Kang, Min Chu, Xiaoyun Wu, Pengjia Bao, Xian Guo
PMID39268087
发布时间2024-08-29
DOI10.3389/fcell.2024.1444706

实验完整度

包含单细胞转录组测序、免疫荧光验证、HE染色和生物信息学分析,但缺少功能或机制实验验证。

主要模型

牦牛卵巢组织样本 scRNA-seq数据

重点核对

样本来源:健康雌性牦牛,年龄4-5岁,生活在海拔超过3,200米的青海省 分组:分别收集发情前期(4月)、发情期(8月)和妊娠期(12月)的卵巢,每组三个卵巢用于免疫荧光,其中两个用于scRNA-seq scRNA-seq数据质控:排除血红蛋白基因、基因计数低于200或高于2500的细胞,以及线粒体基因比例高于20%的细胞 细胞聚类参数:使用18个主成分,分辨率0.8 免疫荧光验证:至少3个个体,至少重复两次

摘要

牦牛(Bos grunniens)对青藏高原严酷的高海拔环境表现出卓越的适应性,使其成为唯一能够在如此极端条件下生存的牛科物种。研究牦牛卵巢在不同生殖状态下的细胞和分子特征对于深入了解其卵巢功能至关重要。本研究通过单细胞RNA测序(scRNA-seq)描绘了牦牛卵巢不同生殖状态的细胞图谱。通过识别包括颗粒细胞、膜细胞、基质细胞、平滑肌细胞、内皮细胞、胶质细胞、巨噬细胞、自然杀伤细胞和增殖细胞在内的多种细胞类型的特定基因表达模式,建立了卵巢的细胞图谱。卵巢的细胞组成在不同生殖状态间存在差异。此外,颗粒细胞包含六个细胞亚型,而膜细胞包含八个细胞亚型。颗粒细胞和膜细胞在不同生殖状态中表现出不同的生物学功能。这两种细胞类型分别沿着各自的拟时间轨迹排列。此外,在卵巢内不同细胞类型之间构建了跨越三种生殖状态的细胞间通信网络。值得注意的是,在发情期,颗粒细胞与其他细胞类型之间的相互作用比其他生殖状态更为显著。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
通过单细胞RNA测序探究牦牛卵巢在不同生殖状态下的细胞类型组成、细胞异质性、发育轨迹以及细胞间通信的变化,以理解卵巢如何适应不同的生殖功能。
核心机制
文献未明确提出单一的机制通路,但揭示了在发情期颗粒细胞通过特定的配体-受体相互作用(如FAM3C配体)与其他细胞类型增强通信,并发现内皮细胞、平滑肌细胞和基质细胞通过BMP4-BMPR1B相互作用调节颗粒细胞,可能促进始基卵泡发育,暗示BMP4通路的激活在发情期对卵泡发育起关键作用。
主要证据
基于6个卵巢样本的scRNA-seq(共79,776个细胞)识别出15种细胞类型,通过免疫荧光验证了RGS5、PECAM1、AIF1、CYP11A1和MIS18BP1等标记物的表达;通过细胞聚类和GO富集分析揭示了颗粒细胞和膜细胞的异质性及功能差异;通过CellPhoneDB分析构建了细胞间通信网络,显示发情期颗粒细胞与其他细胞类型的相互作用最显著。
研究意义
研究提供了牦牛卵巢的首个细胞图谱,为理解卵巢如何改变细胞表型以适应不同生殖功能提供了见解,并可能有助于制定改善女性生殖健康和寿命的繁殖方法。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

卵巢样本收集与组织学分析

评估不同生殖状态下牦牛卵巢的形态和组织学差异。

收集发情前期(6例)、发情期(7例)和妊娠期(11例)的卵巢,进行HE染色观察卵泡形态和组织学特征。

2

单细胞RNA测序及数据分析

建立不同生殖状态下的卵巢细胞图谱,识别细胞类型和标记基因。

对来自三个生殖状态各2个卵巢的样本进行scRNA-seq,整合后得到79,776个细胞,经过质量控制、聚类、注释和差异表达分析。

3

免疫荧光验证标记基因

验证scRNA-seq鉴定的标记基因在相应细胞类型中的表达特异性。

对卵巢组织切片进行免疫荧光染色,检测RGS5、PECAM1、AIF1、CYP11A1和MIS18BP1的表达。

4

颗粒细胞和膜细胞异质性分析

揭示颗粒细胞和膜细胞亚型及其生物学功能。

提取颗粒细胞和膜细胞的表达矩阵,进行聚类分析、差异表达基因鉴定和GO/KEGG富集分析。

5

拟时间轨迹分析

构建颗粒细胞和膜细胞的发育轨迹,探索细胞状态转变。

使用monocle包对颗粒细胞和膜细胞进行拟时间分析,可视化发育轨迹和基因表达动态。

6

细胞间通信分析

探究不同生殖状态下细胞间通过配体-受体相互作用的通信网络。

使用CellPhoneDB分析细胞间相互作用,构建网络并可视化颗粒细胞与其他细胞类型的显著相互作用。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
II型胶原酶Life Technologies--
胰蛋白酶-EDTALife Technologies--
DMEM培养基Gibco--
Advanced DMEM/F12 Glutamax培养基Life Technologies--
胰岛素-转铁蛋白-硒混合物Life Technologies--
青链霉素Life Technologies--
无RNase的DNase IQiagen--
40微米细胞过滤器Corning--
死细胞去除试剂盒MACS, Milteny Biotec--
Chromium Next GEM单细胞3'试剂盒v3.110× GenomicsPN-1000128
Chromium单细胞控制器10× Genomics--
NovaSeq 6000测序仪Illumina--
300循环试剂盒Illumina--
抗RGS5抗体CohesionCPA2283
抗PECAM1抗体Biossbs-0195R
抗AIF1抗体NOVUSNB100-1028SS
抗CYP11A1抗体Biossbs-10099R
抗MIS18BP1抗体Biossbs-9615R
山羊抗兔IgG二抗ThermoFisherA16118
DAPI染色液Life Technologies--
ProLong Gold封片剂Life Technologies--
Pannoramic 250 Flash III数字扫描仪3DHISTECH--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
样本收集与分组
样本来源、年龄、海拔、生殖状态分组(发情前期、发情期、妊娠期)及各组样本量(HE: 6, 7, 11;scRNA-seq: 各2个)。
阅读提示:Methods 2.1, 2.2; Results 3.1
单细胞RNA测序库构建
组织解离方法,酶解浓度(1 mg/mL胶原酶II,0.25%胰酶-EDTA),文库构建试剂盒及版本,测序平台(NovaSeq 6000)和读取长度(150 bp配对端)。
阅读提示:Methods 2.5, 2.6
单细胞数据质控和聚类参数
质量控制阈值:血红蛋白基因排除、基因数200-2500、线粒体基因比例<20%;聚类使用的PC数和分辨率(18个PC,分辨率0.8)。
阅读提示:Methods 2.7, 2.8
免疫荧光验证
抗体稀释比和货号、抗原修复条件、一抗孵育时间、样本重复数(至少3个个体,至少重复两次)。
阅读提示:Methods 2.10; Figure 4, 7
细胞通信分析
CellPhoneDB版本、配体-受体对显著性阈值(10%细胞表达)。
阅读提示:Methods 2.13