Контакт:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

Щракнете тук за информация относно Част I (Въведение, материали и методи) на тази статия.

Почти едноклетъчно протеомно профилиране на проксималните тубули и гломерули на нормалния човешки бъбрек--Част II

Тара К. Сигдел¹, Пол Д. Пиеховски², Съдешна Рой¹, Джулиан Либерто¹, Джошуа Р. Хансен², Адам С. Суенсен², Руи Джао³, Ин Джу³, Приянка Рашми¹, Андрю Шрьодер¹, Изабела Дам¹, Свастика Сур¹, Дзинхуей Луо⁴, Yingbao Yang⁴, Уей-Джун Циен²* и Мини М. Сарвал¹* за Консорциума на проекта за прецизна медицина на бъбреците (KPMP).

Резултати

OCT събиране на замразени бъбреци е предпочитаният метод за протеомика на бъбречна тъкан

За същото количество въведена тъкан, OCT замразенабъбрекдава повече протеин, отколкото FFPE срезове от същия бъбрек (OCT замразен: 1871 ± 92 спрямо FFPE: 296 ± 10 ng протеин; p <0,0017), което предполага възможно разграждане на протеин в FFPE, въпреки че тъканта е вградена в парафин блокове за<2 months.="" bulk="" proteomics="" data="" from="" the="" two="" human="">бъбреци(#1, #2) демонстрира значително припокриване на идентифицирани протеини с 84 процента припокриване между 2 OCT бъбрека (граница на възпроизводимост=13.52, 97,96 процента стойности в рамките на границата на възпроизводимост) и 83 процента припокриване на същия бъбрек протеини между 2 FFPE бъбрека (граница на възпроизводимост=24.43, 98,5 процента стойности в рамките на границата на възпроизводимост) (допълнителна таблица 1 и фигура 2B). Във всеки бъбрек, независимо от метода за съхранение на тъкани, ~70 процента от бъбречните структурни (предимно екстрацелуларен матрикс) протеини са запазени, което предполага, че някои протеини са по-предпочитано открити от всеки метод. За да оценим какво обогатяване на протеини се наблюдава между различните методи за събиране, открихме, че OCT тъканната протеомика дава повече протеини с високи спектрални стойности, по-големи или равни на 5 (коефициент на шансове=1.460601; 95 процента доверителен интервал {{21} }.238969, 1.722593; p=4.472e-06), което може да отразява по-доброто запазване на бъбречната тъкан в OCT (Фигура 2C). Протеомният анализ на OCT тъкан също взема проби от повече уникални протеини в сравнение с FFPE тъкан (коефициент на вероятност=3.207089; 95 процента доверителен интервал=2.371221, 4.370600; p=4.985e{{ 38}}) (Фигура 2D). Освен това беше установено, че много от тези уникални протеини са с ниско съдържание и е по-вероятно да бъдат пропуснати, дори при много кратки времена на запазване на бъбречната тъкан в FFPE. Независимо от метода за запазване на тъканите, ние отбелязахме, че има силно припокриване в общите биологични пътища. Пътищата включват метаболитни процеси на малки молекули (p=2.59E-121 за OCT и p=2.15E-109 за FFPE), метаболитен процес на карбоксилна киселина (p {{47 }}.62E-80 за OCT и p=1.93 E-76 за FFPE), метаболитни процеси на органични киселини (p=1.26E-76 за OCT и p=3.62E-80 за FFPE) и процеси на метаболизма на лекарствата (p=7.90E-83 за OCT и p=4.01E{{64} } за FFPE). Тези данни подчертават как протеомиката на бъбречната тъкан е силно възпроизводима, независимо от метода за запазване на тъканите за двата тествани метода.

Протеомиката на бъбречната тъкан е силно възпроизводима върху транспортирана OCT замразена бъбречна тъкан

Ние анализирахме данни, генерирани в двата сайта (UCSF и държавния университет в Охайо), които следваха същия протокол за извършване на групова протеомика, както е описано в раздела за методите. Забележително е, че ~70 процента протеини обикновено се идентифицират в същотобъбрекобработени на две различни места със спектрален брой, по-голям или равен на 5 (r=0.95, P < 0.0001)="" (необработени="" данни,="" предоставени="" в="" допълнителна="" таблица="" 2).="" по-важното="" е,="" че="">бъбрециизпратени от централен сайт, произвеждат силно корелирани данни (r=0.89, P=0.0001) (допълнителна таблица 2), подкрепяйки, че съществуващите аналитични протоколи за обработка на тъкани са доста стабилни.

Cistanche е подходящ забъбрек

Оптимизиране на улавянето на бъбречни клетки с помощта на микродисекция с лазерно улавяне (LCM)

Различни дебелини на OCT срезове, монтирани върху PET слайдове от същотобъбрек(n=2) бяха тествани при дебелина 5, 10 и 20 μm, в три екземпляра, за повторяемост на LCM. Участъкът от 10 μm се оказа най-оптималният при серийно LCM тестване, използвайки системата за лазерна микродисекция Zeiss PALM MicroBeam (Cut Energy, 64; Cut Focus, 75). Изрязаните клетки бяха уловени върху адхезивни капачки. В допълнение към повторяемостта на LCM процеса, ние също открихме максимална ефективност на улавяне на катапултирани клетки при дебелина на OCT секция от 10 μm.

Протеомика на субкомпартментни клетки в нормален човешки бъбрек идентифицира обогатени и уникални гломерулни и проксимални тубулни протеини

През 9 нормален човекбъбрециprocessed by nscProteomics, with input of an average of 10–40 cells input each/Glom and PT fraction, we identified an average of ~2,560 proteins/sample. Interestingly, ~20% of the total proteins assessed by nscProteomics, from either sub-compartment overlapped across compartments/cells and bulk tissue, representing likely housekeeping or more structural kidney proteins that are not compartment specific. In a direct comparison of the two sub-compartments, 208 proteins were enriched (>2 fold) in Glom, and 67 were completely unique to Glom (absent in PT); and conversely, 247 proteins were enriched (>2 пъти) в PT, а 25 са уникални за PT (липсват в Glom) (допълнителна таблица 3). Въпреки сравнително малкия набор от проби, ние също извършихме валидиране на кръстосани партиди, като третирахме всяка партида от серии като независим набор. Дори и с малък уникален набор отбъбреци(2 в партида 1, 4 в партида 2), 210 протеини, обогатени с Glom, са силно корелирани между двата независими комплекта, въпреки че тези данни идват от различни кохорти от нормалнибъбреци(r=0.83; Фигура 3A) и анализирани по различно време. 246 PT-обогатени протеини също могат да бъдат свързани между двете различни кохорти на нормални бъбреци (r=0.77; Фигура 3B). Резултатите подчертават, че nscProteomics е в състояние да идентифицира специфични за субкомпартмент протеини, запазени в различни функционални единици на бъбрека възпроизводимо.

Фигура 3. (A) Корелация на набор от 210 протеина, значително обогатени сгломерулмежду две различни партиди от независими бъбречни проби. Партида 1 (програма 1) е от 2 бъбрека, а партида 2 (програма 2) е от 4 бъбрека. Цветовата скала е избрана за визуално изобразяване на изобилието. Силна положителна корелация на 0.83 между средното изобилие на един и същ набор протеини от две различни партиди. Червените пунктирани линии дават мярка за разпространението, като изобразяват 95-процентния интервал на прогнозиране за средните стойности на изобилие на тези протеини в бъдещи повторни експерименти. (B) Корелация на 246 протеини, значително обогатени спроксимални тубулисрещу.гломерулмежду двете партиди. Положителна корелация от 0.77 между средното изобилие на същите тези протеини между двете партиди.

За да се установи спецификата на подхода на nscProtoemics забъбреканализ на субкомпартмента, ние сравнихме nscProteomics бъбречен субкомпартмент Glom и PT данни с масова протеомика на същия набор от бъбречна тъкан. Ние открихме, че ~25 процента (n=656) от протеините, идентифицирани в двете подкомпартменти, дори не са открити от масовата тъканна протеомика, тъй като те вероятно са били в много ниско изобилие в масовата проба; 118 Glom и 74 PT обогатени протеини не могат да бъдат открити в насипния бъбрек, което подчертава ограничението да се прави само протеомика на насипна тъкан. Само 9 процента от Glom-специфичните протеини, но по-голям брой от 48 процента PT-специфични протеини, бяха идентифицирани от протеомиката на бъбреците, което отразява много по-голямото изобилие на PT клетки спрямо Glom клетките в нормалнитебъбрек. Всъщност някои известни маркери за гломерулни клетки като подоцин (NPHS2), eva-1 хомолог B (EVA1B), MARCKS като 1 (MARCKSL1), фибробластен растежен фактор 1 (FGF1) и клаудин 5 (CLDN5) могат не могат да бъдат идентифицирани от протеомиката на обема на бъбреците при стандартни дълбочини от ~2,000.

cistanche за подобряванебъбрекфункция

Валидиране на Glom и PT маркери, оценени от nscProteomics

По-голямата част от протеините на субкомпартмента са докладвани като открити вбъбрекот IHC в публикувани преди това данни (Атлас на човешкия протеин) (25). Протеините, които или не са открити от IHC (белязани с *) или липсват данни (маркирани с **), са посочени на фигури 4A, B. Взехме най-добрите 26 протеини, обогатени с glom, и 26 PT специфични протеини и разпитахме едноклетъчни транскриптомни данни (данни за scRNA Seq) за интегриране и валидиране на "крос-омика" (Фигура 4B). Резултатът от интегративен анализ на най-добрите Glom и PT маркери чрез протеомика и транскриптомика демонстрира силна корелация на някои от известните Glom и PT маркерни протеини. Подоцитни маркери като PODXL и CLIC5 и PT маркери като PDZK1 и ANPEP бяха силно обогатени и в двата набора от данни. Освен валидирането на известни маркери, nscProteomics също идентифицира протеини, които са идентифицирани в ниско изобилие или в наборите от транскриптомични данни, или в наборите от данни на IHC. Например, PITPNB е силно обогатен гломерулен маркер от данни на nscProteomics; въпреки това, откриването на този ген е слабо в транскриптомните данни и не се открива от IHC (25). Подобен случай беше наблюдаван при SLC5A1, чийто сигнал беше подобрен в данните на nscProteomics, но не и в транскриптомичните или IHC набори от данни (Фигура 4C).

Фигура 4. (A) Топлинна карта, показваща диференциалното разпределение на изобилието на протеин в 5 нормалнибъбреци(партида 2), от 26 протеина (от 372), най-значително обогатени на G (срещу Т) и 26 протеина (от 411), най-значително обогатени на Т (срещу G), със съответните стойности в 2 масови проби, показани за сравнение . Изобилието на протеин се измерва като log 2 трансформирани относителни интензитети. Неконтролираното групиране на значими протеини подчертава набори от протеини, свързани чрез мярка за сходство на евклидово разстояние в рамките на по-големите диференцирани обогатени набори. Отбелязва се, че масовите проби се групират заедно с PT пробите; това се очаква отпроксимални тубулиса изобилно разпръснати в рамките набъбрек. (B) Корелация на диаграмата на генната експресия на scRNA-seq данни от хорабъбрек. Бяха избрани гени, кодиращи Glom-специфични и PT-специфични протеини, представени на топлинната карта. Увеличаването на размера на точката съответства на по-голям процент клетки в клетъчната популация, експресиращи гена, докато по-тъмен цвят съответства на по-висока експресия на гена. PT,проксимален тубуларен; Podo, подоцити; Mes, мезангиални клетки; LOH, бримка на Хенле, имунни клетки; Ендо, ендотелни клетки; DT, дистални тубули; CD, събирателен канал. *Знакът до символа на гена показва, че протеинът не е открит в гломерулите, както се съобщава от Атласа на човешкия протеин (https://www.proteinatlas.org), **Данните не са налични в Атласа на човешкия протеин (https://www. proteinatlas.org). (C) Представителни протеини, които демонстрират как nscProteomics не само идентифицира положителни маркери като PODXL и PDZK1, но също така идентифицира протеинови маркери като тези, които иначе се пропускат от транскриптомиката или имунохистохимията.

Биологично значение на Glom и PT обогатени протеини

Използвахме данните, генерирани чрез разработения протокол за nscProteomics, за да разгледаме протеини, които са значително обогатени или в гломерулните клетки, или впроксимален тубуларенклетки. Обогатените с 208 Glom протеини бяха обогатени с медииран от везикули транспорт (FDR 3.6E-15) и регулиране на организацията на клетъчните компоненти (FDR 9.75E-14) като техни основни биологични процеси и свързване с цитоскелетни протеини (FDR 2.63 E-19) и актин-свързване (FDR 2.40E-17) сред най-високо класираните молекулярни функции. Освен това актиновият цитоскелет (FDR 3.73 E-25) и фокалната адхезия (FDR 4.07E-20) бяха най-обогатените клетъчни компоненти. 247 PT обогатени протеини са обогатени в метаболитни процеси на малки молекули (FDR 7.55E-50) и лекарствени метаболитни процеси (FDR 5.00E-41) като топ биологични процеси. Протеините бяха обогатени за оксидоредуктазна активност (FDR 9.07E-34) и каталитична активност (FDR 1.05E-27) сред най-високо класираните молекулярни функции.

nscProteomics идентифицира уникален набор от Glom и PT протеини

Освен обогатените протеини в Glom или PT секциите, 92 протеина са или уникални за Glom (n=67) или уникални за PT (n=25), тъй като са идентифицирани само в гломерулните клетки илипроксимален тубуларенклетки (Таблица 1). Протеините, идентифицирани само в гломерулните клетки, са обогатени с молекулярни функции като свързване с актин (FDR 4.92E-06), свързване с цитоскелетни протеини (FDR 3.47E-05), свързване с интегрин (3.9E{ {11}}) и т.н. Използвахме този списък, за да разпитаме публично достъпните данни, които преди това са докладвали за присъствието си вгломерул. Сред 67-те протеина, идентифицирани само в Glom секции, за 41 се съобщава, че присъстват вбъбрек(25). От тези 41 протеина, подгрупа от 18 (43,9 процента) са в съгласие с nscProteomics и 23 (56,1 процента) се съобщава, че не са увеличени в Glom в сравнение с тубулите. Сред 25-те протеина, идентифицирани само в PT секции, за 20 се съобщава, че присъстват вбъбрек(25). Тези протеини са обогатени с молекулярни функции като трансмембранна транспортна активност на органични аниони (FDR 6.34E-05), трансмембранна транспортна активност на карбоксилна киселина (FDR 1.4E-04), разтворено вещество: натриева симпортна активност (FDR 1.8 E -04) и т.н. От 25-те PT специфични протеина, подгрупа от 19 протеина (95.0 процента) са в съответствие с nscProteomics и само 1 (5.0 процента) е се съобщава, че не се увеличава в тубулите в сравнение с Glom.

Таблица 1. Протеини, обогатени с гломерулни ипроксимален тубуларенклетки, идентифицирани от nscProteomics.

Дискусия

С бързото развитие на едноклетъчната геномика и транскриптомните анализи, все още има незадоволена необходимост да се правят паралелни едноклетъчни изследвания върху ценни човешки проби в областта на протеомиката (27). Протеиновото профилиране от едноклетъчни се сблъсква с препятствие поради факта, че нямаме способност за усилване на протеини по начина, по който можем да усилваме нуклеотиди. В това първо приложение на почти едноклетъчна протеомика върху човекабъбрек, ние демонстрираме, че стабилното протеомно количествено определяне без етикети е осъществимо само за 40бъбрекклетки, специфични за различни LCM подкомпартменти. Разработените протоколи за почти едноклетъчна бъбречна протеомика ще бъдат от полза за други изследователи, работещи в областта на бъбречните заболявания.

Скорошно проучване на Hoehne et al. демонстрира използването на технология за подготовка на пробите с подобрена твърда фаза (SP3) за протеомен анализ на бъбречни сегменти (4). Използвайки единични микродисектирани гломерули с ~ 200 клетки, авторите илюстрират хетерогенността на протеомите от единични гломерули от миши модели и човешки пациенти. Друго скорошно проучване на Song et al. (28) използваха FFPE тъкан от реципиенти на бъбречна трансплантация, за да създадат молекулярна диагностична платформа, използвайки масова протеомика. В този ръкопис сме оптимизирали и анализирали много подробно процеса на събиране на тъкани за MS, за да създадем стандартен протокол за протеомен анализ на малки тъканни проби. Първо, сравнихме метода FFPE срещу OCT за съхранение на тъкани, за да покажем, че въпреки че има висока корелация между двата набора от данни, OCT тъканта дава по-високо съдържание на протеин и по-важното е способността да се идентифицират протеини с ниско съдържание. Второ, MS протоколите за групова протеомика са оптимизирани така, че да могат да се получат силно възпроизводими (r=0.95) резултати на различни места на серийно изрязани, съседнибъбректъканни срезове. Трето, където описваме подход за съчетаване на микродисекция с лазерно улавяне, за да се намали количеството на входящата проба до 10–40 клетки с нано POTS технология, състояща се от роботизирана платформа за точно обработване на пико-литрови обеми. Нашият подход ни позволява да контролираме входния брой клетки, като по този начин подобряваме възпроизводимостта на различни проби от глом и тубули. Поради простотата на LCM и точността на нано POTS технологията, ние вярваме, че нашето проучване ще позволи приемането на протеомика върху ценни клинични проби по възпроизводим начин.

цистанче за лечениебъбрекфункция

Ограниченията на това проучване включват малкия размер на пробата и ограничението на тъканта, което не ни позволи да направим тъканно пространствено валидиране чрез имунохистохимия. За да облекчим частично това ограничение, ние предоставяме интегриран анализ на данни с scRNA Seq данни от същите тъкани, за да потвърдим, че протеините, идентифицирани вбъбрексубкомпартментите също се идентифицират в същата произхождаща тъканна клетка чрез транскрипция. Допълнително ограничение е, че ние идентифицираме ограничен брой протеини от nscProteomics, вероятно поради малък входен материал, което крие риск някои протеини да не бъдат идентифицирани от MS, както биха искали под границата на откриване на инструменти. Подобряването на чувствителността на инструмента и извличането на протеини от въведена малка проба може да помогне за подобряване на това текущо ограничение.

Признаваме, че има много променливи, които могат да допринесат за качеството на данните. Времето за съхранение, фиксаторите FFPE (т.е. PFA срещу глутаралдехид), продължителността на времето във фиксатора, времето във фризер/върху сух лед/в течен азот, подходите за разтваряне на протеини са няколко фактора, които могат да допринесат за резултатите от протеомиката. Важно е да се осъзнае, че дори биологията на двебъбрецине винаги е едно и също и това е вярно дори в същите бъбреци като гломерулите на същитебъбрекбиопсиите могат да бъдат във функционално различно състояние. Хистологично,бъбрекотделенията са изключително разнородни дори в рамките на едно и също болестно състояние. Чрез улавяне на едни и същи региони на бъбрека от различни входни проби, nscProteomics позволява разпит на хетерогенност в специфични субклетъчни отделения, което е силна страна на тази технология.

Наблюдавахме, че някои субкомпартмент протеини, идентифицирани от nscProtoemics, са потенциално нови гломерулни ипроксимален тубуларенпротеини. Иновации в интегративния анализ на данни с едноклетъчна RNA Seq на същатабъбрекпробите, макар и предварителни, ще осигурят потвърждение, че тези протеини наистина са локализирани в техните пробирани/предсказани подрегиони.

Това проучване дава представа за неоткритата сложност на молекулярните модели вбъбрекпод-компартменти в здравето и подкрепя прилагането на тази технология към проби от бъбречно заболяване, за да се разбере смущението на протеините в различни бъбречни под-компартменти, които могат да бъдат преференциално засегнати при различни бъбречни заболявания. Диференциалното регулиране на тези протеини при различни бъбречни заболявания може да разкрие клинична и прогностична хетерогенност в сложни фенотипове на гломерулни и тубулни заболявания и да разкрие нови причини за увреждане и възстановяване на бъбреците. В допълнение, като се има предвид недостига на каквито и да било лекарства за защита на бъбреците, разкриването на тези нови пътища в специфични региони на бъбрека може да осигури важни нови цели за рационален дизайн на лекарства за справяне със специфични увреждания на различни подкомпартменти при различни бъбречни заболявания.

По този начин, в заключение, представяме работен процес на nscproteomics за работа с 10–40бъбрекклетки; подобрението на тази технология носи обещанието за намаляване на входящия материал в бъдеще до ниво на една клетка. Бъдещи разработки като оптимизирани обеми на обработка и допълнителни усъвършенствания на платформата LC-MS са в ход.

Декларация за наличност на данни

Наборите от данни, генерирани за това проучване, могат да бъдат намерени в PRIDE PXD015058 и 10.6019/PXD015058.

Авторски принос

TS и MS концептуализираха проучването. TS, JLi, JH, ACS, RZ, YZ, PR, ID, SS, JLu и YY помогнаха при обработката на проби и генерирането на експериментални данни, TS, PP, SR, AS, W-JQ и MS допринесоха за анализа на данни и подготовка на ръкописа. Всички автори допринесоха за статията и одобриха изпратената версия.

Финансиране

Финансирането на тази работа беше отБъбрекПроект за прецизна медицина, NIDDK NIHUG3 -DK114937 (MS) и R01 DK109720-02 (MS), DP3 DK110844 (W-JQ), R01 DK122160 (W-JQ) и поддръжка от отдела за мулти -Трансплантация на органи (МС).

Конфликт на интереси

Авторите декларират, че изследването е проведено при липса на търговски или финансови взаимоотношения, които биха могли да се тълкуват като потенциален конфликт на интереси.

Благодарности

Признаваме помощта на Zoltan Laszik и Gyula Szabo от UCSF за помощ при обработката на тъкани. Самир Парех и Брад Ровин от Щатския университет на Охайо (OSU), за сътрудничество в областта на масовата спецификация на насипната протеомика и QC за насипната протеомна тъкан, споделена между UCSF и OSU, и Джеф Ходжин и Матиас Крецлер от Университета на Мичиган за любезното предоставяне на достъп до справкатабъбрекмостри. Част от експерименталната работа, описана тук, е извършена в Лабораторията за молекулярни науки за околната среда, Тихоокеанската северозападна национална лаборатория, национално научно потребителско съоръжение, спонсорирано от Министерството на енергетиката по договор DEAC05-76RL0 1830.

Допълнителен материал

Допълнителните материали за тази статия могат да бъдат намерени онлайн на: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2020.00499/full#supplementary-material

Съкращения

nscProteomics, почти едноклетъчна протеомика; KPMP,БъбрекПроект за прецизна медицина; PT,проксимален тубуларен; Glom, гломерулен; LCM, микродисекция с лазерно улавяне; μPOTS, обработка на микролитър в един съд за следи от проби; OCT, Оптимална температура на рязане; FFPE, вграден парафин, фиксиран с формалин; UM, Университет на Мичиган; OSU, Държавен университет в Охайо; DDM, n-додецил -D-малтозид; scRNA Seq, едноклетъчно РНК секвениране; IHC, имунохистохимия.

От: „Профилиране на почти едноклетъчна протеомика на проксималните тубули и гломерули на нормалния човешки бъбрек“ отТара К. Сигдел¹, Пол Д. Пиеховски², Съдешна Рой¹, Джулиан Либерто¹, Джошуа Р. Хансен², Адам С. Суенсен², Руи Джао³, Ин Джу³, Приянка Рашми¹, Андрю Шрьодер¹, Изабела Дам¹, Свастика Сур¹, Дзинхуей Луо⁴, Yingbao Yang⁴, Уей-Джун Циен²* и Мини М. Сарвал¹* за Консорциума на проекта за прецизна медицина на бъбреците (KPMP).

---ОРИГИНАЛНА статия ЗА ИЗСЛЕДВАНЕ Предна част. Med., 17 септември 2020 г.|https://doi.org/10.3389/fmed.2020.00499

Препратки

1. Lee JW, Chou CL, Knepper MA. Дълбокото секвениране в микродисектираните бъбречни тубули идентифицира специфични за сегмента на нефрона транскриптоми. J Am Soc Nephrol. (2015) 26: 2669–77. doi: 10.1681/ASN.2014111067 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

2. Cisek K, Krochmal M, Klein J, Mischak H. Приложението на мулти-омика и системна биология за идентифициране на терапевтични цели при хроничнибъбрекзаболяване. Трансплантация на Nephrol Dial. (2016) 31: 2003–11. doi: 10.1093/ndt/gfv364 Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука

3. Wu H, Humphreys BD. Обещанието за едноклетъчно РНК секвениране забъбрекизследване на болестта. Kidney Int. (2017) 92: 1334-42. doi: 10.1016/j.kint.2017.06.033 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

4. Hohne M, Frese CK, Grahammer F, Dafinger C, Ciarimboli G, Butt L, et al. Протеомите с един нефрон свързват морфологията и функцията в протеинуриятабъбрекзаболяване. Kidney Int. (2018) 93: 1308-19. doi: 10.1016/j.kint.2017.12.012 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

5. Wu H, Malone AF, Donnelly EL, Kirita Y, Uchimura K, Ramakrishnan SM, et al. Едноклетъчна транскриптомия на човекбъбрекобразец от биопсия на алографт определя разнообразен възпалителен отговор. J Am Soc Nephrol. (2018) 29: 2069-80. doi: 10.1681/ASN.2018020125 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

6. Wilson PC, Humphreys BD. Бъбречна и органоидна едноклетъчна транскриптомия: краят на началото. Педиатр Нефрол. (2019) 35:191–7. doi: 10.1007/s00467-018-4177-y PubMed Abstract|CrossRef Пълен текст|Google Наука

7. Wu H, Kirita Y, Donnelly EL, Humphreys BD. Предимства на едноядреното пред едноклетъчното РНК секвениране на възрастнибъбрек: редки видове клетки и нови клетъчни състояния, открити при фиброза. J Am Soc Nephrol. (2019) 30:23-32. doi: 10.1681/ASN.2018090912 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

8. Shen Y, Tolic N, Massillon C, Pasa-Tolic L, Camp DG, Hixson KK, et al. Свръхчувствителна протеомика, използваща високоефективни онлайн микро-SPE-nanoLC-nanoESI MS и MS/MS. Anal Chem. (2004) 76:144-54. doi: 10.1021/ac030096q PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

9. Sun L, Zhu G, Zhao Y, Yan X, Mou S, Dovichi NJ. Свръхчувствителен и бърз анализ отдолу нагоре на фемтограмни количества на сложни протеоми. Angew Chem Int Ed Engl. (2013) 52: 13661–4. doi: 10.1002/anie.201308139 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

10. Zhu Y, Piechowski PD, Zhao R, Chen J, Shen Y, Moore RJ и др. Платформа за обработка на нанокапки за дълбоко и количествено профилиране на протеоми на 10-100 клетки от бозайници. Nat Commun. (2018) 9:882. doi: 10.1038/s41467-018-03367-w

Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука

11. Xu K, Liang Y, Piechowski PD, Dou M, Schwarz KC, Zhao R, et al. Съвместим с настолен компютър работен процес за обработка на проби за профилиране на протеоми на<100 mammalian="" cells.="" anal="" bioanal="" chem.="" (2018)="" 411:4587–96.="" doi:="">

Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука

12. Waanders LF, Chwalek K, Monetti M, Kumar C, Lammert E, Mann M. Количествен протеомен анализ на единични панкреатични островчета. Proc Natl Acad Sci САЩ. (2009) 106:18902–7. doi: 10.1073/pans.0908351106 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

13. Wisniewski JR, Ostasiewicz P, Mann M. FASP с висока степен на възстановяване, приложен към протеомния анализ на микродисектирани ракови тъкани, фиксирани във формалин, вградени в парафин, извлича известни маркери за рак на дебелото черво. J Proteome Res. (2011) 10:3040–9. doi: 10.1021/pr200019m PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

14. Chen Q, Yan G, Gao M, Zhang X. Свръхчувствително протеомно профилиране за 100 живи клетки чрез директно клетъчно инжектиране, онлайн смилане и нано-LC-MS/MS анализ. Anal Chem. (2015) 87: 6674-80. doi: 10.1021/acs.analchem.5b00808 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

15. Li S, Plouffe BD, Belov AM, Ray S, Wang X, Murthy SK, et al. Интегрирана платформа за изолиране, обработка и базирано на масспектрометрия протеомно профилиране на редки клетки в цяла кръв. Mol клетъчна протеомика. (2015) 14: 1672–83. doi: 10.1074/MCP.M114.045724 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

16. Chen W, Wang S, Adhikari S, Deng Z, Wang L, Chen L и др. Проста и интегрирана технология, базирана на въртящ се връх, прилагана за дълбоко профилиране на протеоми. Anal Chem. (2016) 88: 4864–71. doi: 10.1021/acs.analchem.6b00631 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

17. Huang EL, Piechowski PD, Orton DJ, Moore RJ, Qian WJ, Casey CP и др. SNaPP: опростена нанопротеомична платформа за възпроизводим глобален протеомичен анализ на количества нанограм протеин. Ендокринология. (2016) 157: 1307-14. doi: 10.1210/en.2015-1821 PubMed Abstract|CrossRef Пълен текст|Google Наука

18. Steffes MW, Schmidt D, McCrery R, ​​Basgen JM, International Diabetic Nephropathy Study G. Броят на гломерулните клетки при нормални субекти и при пациенти с диабет тип 1.БъбрекВътр. (2001) 59: 2104-13. doi: 10.1046/j.1523-1755.2001.00725.x

Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука

19. Tyanova S, Temu T, Cox J. Изчислителната платформа MaxQuant за протеомика на пушка, базирана на масова спектрометрия. Nat Protoc. (2016) 11: 2301-19. doi: 10.1038/nprot.2016.136 Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука

20. Perez-Riverol Y, Csordas A, Bai J, Bernal-Llinares M, Hewapathirana S, Kundu DJ, et al. Базата данни PRIDE и свързаните с нея инструменти и ресурси през 2019 г.: подобряване на поддръжката за количествени данни. Nucleic Acids Res. (2019) 47: D442–50. doi: 10.1093/var/gky1106 Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука

21. Стандарт I. Основен метод за определяне на повторяемостта и възпроизводимостта на стандартен метод за измерване, точност (вярност и прецизност) на методите за измерване и резултатите. Int Organ Standard Part. (1994) 2:5725.

22. Bland JM, Altman DG. Статистически методи за оценка на съответствието между два метода на клинично измерване. Ланцет. (1986) ​​1:307–10. doi: 10.1016/S0140-6736(86)90837-8 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

23. Lundgren DH, Hwang SI, Wu L, Han DK. Роля на спектралното броене в количествената протеомика. Expert Rev Proteomics. (2010) 7:39-53. doi: 10.1586/epr.09.69 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

24. Webb-Robertson BJ, Mccue LA, Waters KM, Matzke MM, Jacobs JM, Metz TO, et al. Комбинираните статистически анализи на интензитетите на пептидите и появата на пептиди подобряват идентифицирането на значими пептиди от базирани на MS протеомични данни. J Proteome Res. (2010) 9: 5748-56. doi: 10.1021/pr1005247 PubMed Резюме|CrossRef Пълен текст|Google Наука

25. Uhlen M, Fagerberg L, Hallstrom BM, Lindskog C, Oksvold P, Mardinoglu A, et al. Протеомика. Тъканно базирана карта на човешкия протеом. Наука. (2015) 347:1260419. doi: 10.1126/science.1260419 Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Scholar 26. Schroeder AW, Sur S, Rashmi P, Damm I, Zarinsefat A, Kretzler M, et al. Роман ЧовекБъбрекПодгрупи клетки, идентифицирани от Mux-Seq. bioRxiv [Препринт]. (2020) doi: 10.1101/2020.03.02.973925 CrossRef Пълен текст|Google Наука

27. Маркс V. Мечта за едноклетъчна протеомика. Nat методи. (2019) 16: 809-12. doi: 10.1038/s41592-019-0540-6 PubMed Abstract|CrossRef Пълен текст|Google Наука

28. Song L, Fang F, Liu P, Zeng G, Liu H, Zhao Y и др. Количествена протеомика за наблюдение на увреждане на бъбречна трансплантация. Proteomics Clin Appl. (2020) 14:e1900036. doi: 10.1002/prca.201900036

Резюме на PubMed|CrossRef Пълен текст|Google Наука