单细胞空间代谢学与细胞类型特异性蛋白质分析用于组织系统生物学
Thomas Hu1,2, Mayar Allam1, Shuangyi Cai1
1Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology and Emory University, Atlanta, GA, USA.
Nature communications
|December 12, 2023
概括
我们开发了一种新方法,即单细胞空间解析代谢 (scSpaMet) 分析,用于在人体组织中的单个细胞中映射蛋白质和代谢物. 这项技术揭示了细胞特异性代谢状态及其空间相互作用,进步了我们对组织生物学的理解.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 细胞生物学 细胞生物学
- 系统生物学 系统生物学
背景情况:
- 代谢重编程对于癌症和免疫细胞功能至关重要.
- 在组织环境中了解细胞代谢对于生物学洞察至关重要.
研究的目的:
- 引入单细胞空间解析代谢 (scSpaMet) 框架,用于联合蛋白质代谢物概况.
- 分析细胞类型依赖的代谢物概况和人体组织中的空间相互作用.
- 建立一个系统层面理解组织生物学的工具.
主要方法:
- 开发了scSpaMet管道,集成非目标空间代谢学和目标多重蛋白质成像.
- 应用 scSpaMet 来分析人类肺癌,桃体和子宫内膜组织中的单细胞.
- 利用深度学习用于联合嵌入和代谢状态的轨迹推断.
主要成果:
- scSpaMet成功地在三种人体组织类型中分析了超过58,000个单细胞.
- 揭示了细胞类型特定的代谢物概况和邻近细胞之间的竞争.
- 在细胞类型和在分化路径上的代谢模式内确定了独特的代谢物状态.
结论:
- scSpaMet能够进行定量和视觉细胞类型特定的,空间分辨的代谢蛋白映射.
- 该框架为组织生物学的系统级研究提供了一个强大的工具.
- 这种方法加深了对复杂生物系统中细胞代谢的理解.
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