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網羅的遺伝子解析を用いた強皮症特異的単球master regulatorの同定

利用综合遗传分析鉴定硬皮病特异性单核细胞主调节因子

基本信息

批准号：
21K16310
负责人：
井関ゆう子
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Nippon Medical School
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

全身性強皮症（SSc）は血管内皮障害および線維化を特徴とする疾患である。単球・マクロファージがその病態に重要な役割を果たしていることは知られているが、SSc特異的単球・マクロファージの同定には至っていない。本研究は、in vitroで分化誘導したマクロファージの網羅的遺伝子解析から、異なる誘導因子によるマクロファージ分化誘導のmaster regulatorを同定し、それらを元にmaster regulator抽出アルゴリズムを構築する。構築したアルゴリズムを用いてSSc単球RNA-seq及び末梢血単核球single cell RNA-seqデータを解析し、SSc特異的単球・マクロファージにおけるmaster regulatorを同定することを目的としている。今年度は、種々マクロファージの誘導コンディションの最適条件の調整を行った。末梢血単核球を密度勾配法にて抽出し、magnetic beadsでCD14+単球を単離し、CSF-1、IL-13/IL-4など各種成長因子、サイトカイン、ケモカイン添加のもと培養し、total RNAを抽出する。この過程において、誘導因子の濃度変化や培養時間の調整により、cell viability等を検討し、最適な誘導条件を設定した。さらに、健常人と全身性強皮症患者における単球・マクロファージ分画を含めた免疫担当細胞の免疫フォノタイプについてマルチカラーフローサイトメトリーにて比較を行い、M1、M2単球での相違が認められた。さらに、既報を参考に、発現変動遺伝子の抽出、pathway解析、データの統合といったRNA-seqおよびscRNA-seqデータの解析手法を習得した。今後は、種々因子により誘導したマクロファージの網羅的遺伝子解析を行い、master regulatorの同定を行いたいと考えている。

Systemic scleroderma (SSc) is characterized by vascular endothelial dysfunction and vascular fibrosis. In the first place, we have a very important role to play in the game. In this study, we constructed a master regulator system for differentiation induction in vitro and differentiation induction in vitro. To construct SSc single cell RNA-seq and SSc single cell RNA-seq, SSc single cell RNA-seq and SSc single cell RNA-seq were analyzed and analyzed. This year, the optimal conditions for the induction of the disease were adjusted. Peripheral blood mononuclear cells were extracted by density matching, magnetic beads, CD14 +, CSF-1, IL-13/IL-4, various growth factors, cell culture, and total RNA extraction. The process, concentration of induction factors, adjustment of culture time, cell viability, etc. are discussed, and optimal induction conditions are set. In addition, healthy people and patients with systemic scleroderma have been compared with M1 and M2. In addition, the extraction of dynamic vectors, pathway analysis, integration and analysis of RNA-seq and scRNA-seq data are learned. In the future, the seed factor will be induced by the gene analysis, and the master regulator will be determined by the gene analysis.