单细胞测序揭示小鼠衰老细胞图谱

栏目:最新研究动态 发布时间:2020-10-30
衰老是时间赐予所有生物不可拒绝的礼物,但是这个过程是如何完成的却一直困扰着科学家们。本文使用单细胞转录组测序为衰老的到来提供了见解,并于2020年6月15日发表于《Nature》....

    衰老是时间赐予所有生物不可拒绝的礼物,但是这个过程是如何完成的却一直困扰着科学家们。本文使用单细胞转录组测序为衰老的到来提供了见解,并于2020年6月15日发表于《Nature》
    衰老过程中细胞会逐渐丧失生理完整性,导致功能受损和死亡易感性增加。为了更好地了解这些过程,作者构建了小家鼠整个寿命期的单细胞转录组图谱,其中包括来自23个组织和器官的,超过350000个细胞的单细胞测序数据,这些细胞来自雄性和雌性C57BL/6JN小鼠的6个年龄段,从1一个月到30个月(图1a)。用于单细胞的器官有膀胱,骨髓,大脑(小脑,皮质,海马和纹状体),脂肪(棕色,性腺,肠系膜和皮下),心脏和主动脉,肾脏,大肠,肢体肌肉和膈肌,肝,肺,乳腺,胰腺, 皮肤,脾脏,胸腺,舌头和气管。
    采用微流体滴法(droplet)技术收集所有组织和器官的6个年龄组的数据;3个月,18个月和24个月的时间点也用微孔板的单细胞分选技术(荧光活化细胞分选,FACS)。来自3月龄小鼠的数据占整个数据集中约20%的细胞,并用作其他时间点对数据执行细胞类型注释的基础(图1b)。使用这种方法,能够自动注释超过70%的细胞。使用无偏差的方法对注释校正后的细胞聚类(图1c,d),并评估在相同聚类中相似注释的同时出现的细胞。例如,注解为B细胞或内皮细胞的细胞倾向于占据相同的簇,而不论其来源组织或处理方法(图1e,f)。

图1 Tabula Muris Senis总览

    单细胞测序有可能在特殊的细胞类型中发现与年龄相关的变化,并且单细胞数据使我们能够了解在大量实验中观察到的基因表达变化是由于群体中每个细胞的基因表达变化引起的,还是每个细胞的基因表达保持不变而该类型的细胞数量发生变化,或者两者都有引起的。作者观察到,在多种情况下,基因的改变是两者都有的。于是,作为代表性的例子,作者研究了表达Cdkn2a的细胞随年龄变化的趋势。Cdkn2a及其蛋白产物p16的表达是最常用的衰老标记之一,也是衰老的重要标志。根据FACS (Fig. 2a)和液滴(Fig. 2b)方法的分析,年老小鼠中表达Cdkn2a的细胞比例比年轻小鼠高出一倍以上,这伴随着p16蛋白水平的两倍的增长(Fig. 2c-d)。值得注意的是,在30个月大的小鼠中,表达p16的细胞比例比24个月大的小鼠要小,这可能是因为长寿的动物衰老速度较慢。
    每种组织类型的细胞组成往往随年龄而变化。由于分离对组织中所有细胞类型的影响并不相同,因此,相对于比较不同细胞类型在同一年龄的比例,特定细胞类型的相对组成随年龄的变化更有意义。随着年龄的增长,膀胱细胞类型的组成发生了明显的变化(图2e) :然而,该组织的间充质间室在小鼠的一生中减少了三倍(图2e,左),尿路上皮间室增加了相似的数量(图2e,右)。利用差异基因表达分析评估组织随年龄的整体变化,我们发现基质相关基因(Col1a1、Col1a2、Col3a1和Dcn)下调,而上皮相关基因(Krt15、Krt18和Sfn)上调(图2f)。内皮细胞数量的下降表明,小鼠膀胱老化可能与较低的器官血管化有关,这与最近的发现以及观察到的血管相关基因的下调是一致的Htra1和Fos(图2f)。白细胞数量的增加可能表明存在炎性组织微环境,这是衰老的常见标志,与膀胱过度活动症的文献一致,并且整个组织中Lgals3,Igfbp2和Ly6d的显着过表达也支持这种情况(图2f),以及膀胱(间充质)细胞和膀胱尿路上皮细胞中与免疫反应相关的基因(例如Tnfrsf12a和Cdkn1a)的过表达。此外,在不同年龄段进行比较时,我们发现白细胞中促炎性标记物(例如Cd14,Lgals3和Tnfrsf12a)的表达增加,而抗炎性标记物(例如Cd9和Cd81)的表达减少。
    年龄相关的肾脏变化包括系膜细胞、毛细血管内皮细胞、亨利升肢环上皮细胞和亨利增厚升肢环上皮细胞相对丰度的减少(图2g)。系膜细胞和毛细血管内皮细胞都是肾小球的核心细胞,它们的相对丰度随着年龄的增长而减少(图2g,上),同时组织范围内减少Egf和Atp1a1表达(图2h)——提示肾小球滤过率受损。值得注意的是,在毛细血管内皮细胞和系膜细胞中,局部Atp1a1的表达均随年龄增长而增加,这表明有一种补偿机制抵消了这些细胞随年龄增长比例下降的影响。差异基因表达分析的结果表明,umod(编码尿调蛋白,尿蛋白中最丰富的蛋白)的表达也在整个组织中减少。尿调节蛋白是由排列在髓袢升支粗段的上皮细胞产生的,因此,鉴于其上皮细胞比例的相对降低,表明正常的肾功能受损 (图2g图2h)。与Atp1a1一样,Umod的表达在细胞类型中增加,而这种细胞类型随着年龄的增长而变得越来越少,导致其在器官中的表达整体减少。
    在脾脏,T细胞的比例随着年龄的增长而减少,而浆细胞的相对数量增加(图2i)。通过B细胞和浆细胞标记基因Cd79a和Jchain(也称为Igj),和Cd3d的下调展现(图2j)。同样,在乳腺中,也观察到T细胞数量的下降。年龄相关的T细胞数量减少与感染性疾病和癌症的风险增加有关,本文的结果表明,这种减少也可能发生在脾脏和乳腺。附图5中例述了乳腺T细胞和前体B细胞,皮肤干细胞的变化及基因表达差异。此外,基因编码AP1转录因子(Junb, Jund and Fos)随年龄增长时上调。

图2 衰老中的细胞类型的改变

    基因组不稳定性是最广泛研究的老化特征之一,全长转录数据使分析体细胞突变随年龄的积累成为可能。使用基因组分析工具kit39在所有FACS样本中同时识别单核苷酸多态性。本文关注的是在特定组织中,每个年龄组至少75%的细胞中表达的基因,并观察到在我们分析的所有器官中,与年龄相关的突变数量增加(图3)舌头和膀胱受影响最严重。对测序覆盖范围和基因表达水平进行控制,并验证了突变的数量超过了扩增和测序错误的预期,(图3)。尽管很难从转录组中推断出全基因组的绝对突变率,但由于各种原因,转录组会夸大表观突变率,因而我们观察到的趋势是对突变频率和基因组稳定性的有用的间接估计。

图3 老化小鼠组织中的突变负担

    衰老也会影响免疫系统,所以分析了整个机体B细胞和T细胞之间的克隆关系。分别使用singlecell-ige和示踪剂对FACS数据中出现的B细胞和T细胞受体的序列进行了计算重建。B细胞受体是6,050个细胞组装(图4a),T细胞受体是6,000个细胞组装(图4b) 。在3个月大的老鼠中,装配B细胞受体的细胞数量为1818个,18个月大的老鼠为1356个,24个月大的老鼠为2876个。对于B细胞和T细胞库的克隆性变化表明24个月大小鼠的免疫系统对新病原体的反应可能性较小。这证实了文献报道,与年轻的个体相比,年长的个体对新感染的脆弱性更高,而接种疫苗的收益则更低。
    最后,计算了总体多样性评分,以确定哪些细胞类型更容易随年龄变化。观察到源自大脑和肾脏的免疫系统细胞多样性的显着变化(图4c)。在脑髓系小胶质细胞中,3个月大的年轻小胶质细胞聚类1和6,而18个月大的和24个月大的小胶质细胞绝大多数聚类10,14,12(图4d)。轨迹分析表明,年轻的小胶质细胞在获得老的小胶质细胞的特征之前,会经历一个中间状态,即以18个月大的小胶质细胞为主的集群为代表。聚类10、12和14主要包含18个月和24个月的小胶质细胞。这些细胞上调主要的组织相容性复合体(MHC)I类基因(H2-D1,H2-K1和B2m)以及与变性疾病相关的基因(例如Fth1)。与群集1和6(主要包含3个月的小胶质细胞)进行比较时,群集10、12和14中的基因表达富含干扰素反应性或调节性基因(例如Oasl2,Oas1a,Ifit3,Rtp4,Bst2,Stat1,Irf7 ,Ifitm3,Usp18,Ifi204和Ifit2),提示该小胶质细胞在促炎亚型的小鼠衰老的大脑中增加了。

图4 衰老中的免疫系统图

    此外,“年轻”和“老”簇之间差异表达基因的列表类似于先前报道的阿尔茨海默氏病特异性小胶质细胞信号,在两个差异基因表达列表之间的前200个差异表达基因中有55个相同(图4e)。关于肾脏巨噬细胞,我们发现了两个簇,其组成随年龄显着变化。聚类10主要由1个月大和3个月大的小鼠细胞组成,而聚类13主要由18个月大,21个月大,24个月和30个月大的细胞组成。老年小鼠(图4f)。基因表达差异显示簇10富含M2巨噬细胞基因标志物(例如Il10,H2-Eb1,H2-Ab1,H2-Aa,Cd74,C1qa,Cxcl16,Hexb,Cd81,C1qb和Cd72)。簇13细胞类似于M1促炎性巨噬细胞状态,(例如,Hp,Itgal,Msrb1和Gngt2)(扩展数据图11f,补充表10)。

补充图11f. 第10群(主要是年轻巨噬细胞)与第13群(主要是老巨噬细胞)差异基因表达分析的热图

    总之,本文获得的“单细胞小鼠衰老细胞图集”,作者也称之为“Tabula Muris Senis”,它是细胞生物学界的综合资源,它提供了详细的分子和细胞类型特定的衰老肖像。这样的细胞图谱是基因组必不可少的伴侣:基因组提供了生物体的蓝图,但没有解释基因是如何以细胞类型特定的方式使用的,也没有解释基因的使用在生物体的整个生命周期中是如何变化的。细胞图谱提供了表型和生理学的深层特征,并为理解哺乳动物在其生命周期中发生的细胞生物学变化的许多方面提供了参考。
参考文献:

Tabula Muris Consortium.(2020). A single-cell transcriptomic atlas characterizes ageing tissues in the mouse. Nature, 583(7817), 590-595. doi:10.1038/s41586-020-2496-1