High-resolution Slide-seqV2 spatial transcriptomics enables discovery of disease-specific cell neighborhoods and pathways

转录组 计算生物学 生物 细胞 人口 疾病 细胞生物学 人类疾病 基因 基因表达 病理 医学 遗传学 环境卫生
作者
Jamie L. Marshall,Teia Noel,Qingbow S. Wang,Haiqi Chen,Evan D. Murray,Ayshwarya Subramanian,Katherine A. Vernon,Silvana Bazua-Valenti,Katie Liguori,Keith Keller,Robert R. Stickels,Breanna McBean,Rowan M. Heneghan,Astrid Weins,Evan Z. Macosko,Fei Chen,Anna Greka
出处
期刊:iScience [Cell Press]
卷期号:25 (4): 104097-104097 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.isci.2022.104097
摘要

High-resolution spatial transcriptomics enables mapping of RNA expression directly from intact tissue sections; however, its utility for the elucidation of disease processes and therapeutically actionable pathways remains unexplored. We applied Slide-seqV2 to mouse and human kidneys, in healthy and distinct disease paradigms. First, we established the feasibility of Slide-seqV2 in tissue from nine distinct human kidneys, which revealed a cell neighborhood centered around a population of LYVE1+ macrophages. Second, in a mouse model of diabetic kidney disease, we detected changes in the cellular organization of the spatially restricted kidney filter and blood-flow-regulating apparatus. Third, in a mouse model of a toxic proteinopathy, we identified previously unknown, disease-specific cell neighborhoods centered around macrophages. In a spatially restricted subpopulation of epithelial cells, we discovered perturbations in 77 genes associated with the unfolded protein response. Our studies illustrate and experimentally validate the utility of Slide-seqV2 for the discovery of disease-specific cell neighborhoods.
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