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要旨 腎臓は体内で最も複雑な三次元細胞構造の一つを持っていますが、腎の健康と病気に関する空間的および分子的原理は十分に理解されていません。ここでは、健康な腎臓、糖尿病、及び高血圧の病変を持つヒト腎臓からの細胞をキャプチャした、単一細胞(sc)、単一核(sn)、スポットレベル(Visium)および単一細胞解像度(CosMx)の空間(sp)RNA発現とsnオープンクロマチンを含む81のサンプルに対して高品質のデータセットを生成しました。snRNA、snATAC、およびscRNAシーケンシングを組み合わせることにより、細胞のタイプを特定し、これらの細胞タイプの位置を組織内にマッピングします。空間データの偏りのないデコボリューションにより、4つの明確な空間微小環境(糸球体、免疫、尿細管、線維性)が特定されます。私たちは、健康と病気におけるヒトの微小環境の複雑で異種的な細胞および空間の組織を記述します。さらに、線維性微小環境の空間遺伝子サインは、ヒト腎臓を分子的に分類することができるだけでなく、従来の組織病理学的分析と比較して予後予測が改善されることを示します。私たちは、ヒト腎臓と線維性過程の空間的に解明された分子的ロードマップを提供し、空間トランスクリプトミクスの臨床的有用性を示します。
Abedini et al. (水曜日) はこの問題を研究しました。