Single-Cell Analysis of the Normal Mouse Aorta Reveals Functionally Distinct Endothelial Cell Populations

生物 基因表达 细胞外基质 细胞生物学 基因 细胞 血管生成 免疫系统 血管平滑肌 电池类型 免疫学 遗传学 内分泌学 平滑肌
作者
Aditya S. Kalluri,Shamsudheen Karuthedath Vellarikkal,Elazer Reuven Edelman,Lan Nguyễn,Ayshwarya Subramanian,Patrick T. Ellinor,Aviv Regev,Sekar Kathiresan,Rajat M. Gupta
出处
期刊:Circulation [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:140 (2): 147-163 被引量:335
标识
DOI:10.1161/circulationaha.118.038362
摘要

BACKGROUND: The cells that form the arterial wall contribute to multiple vascular diseases. The extent of cellular heterogeneity within these populations has not been fully characterized. Recent advances in single-cell RNA-sequencing make it possible to identify and characterize cellular subpopulations. METHODS: We validate a method for generating a droplet-based single-cell atlas of gene expression in a normal blood vessel. Enzymatic dissociation of 4 whole mouse aortas was followed by single-cell sequencing of >10 000 cells. RESULTS: Clustering analysis of gene expression from aortic cells identified 10 populations of cells representing each of the main arterial cell types: fibroblasts, vascular smooth muscle cells, endothelial cells (ECs), and immune cells, including monocytes, macrophages, and lymphocytes. The most significant cellular heterogeneity was seen in the 3 distinct EC populations. Gene set enrichment analysis of these EC subpopulations identified a lymphatic EC cluster and 2 other populations more specialized in lipoprotein handling, angiogenesis, and extracellular matrix production. These subpopulations persist and exhibit similar changes in gene expression in response to a Western diet. Immunofluorescence for Vcam1 and Cd36 demonstrates regional heterogeneity in EC populations throughout the aorta. CONCLUSIONS: We present a comprehensive single-cell atlas of all cells in the aorta. By integrating expression from >1900 genes per cell, we are better able to characterize cellular heterogeneity compared with conventional approaches. Gene expression signatures identify cell subpopulations with vascular disease-relevant functions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哎呀呀哎呀完成签到,获得积分10
刚刚
披霄决汉发布了新的文献求助30
刚刚
1秒前
hfkfk发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
wmmmmm发布了新的文献求助10
2秒前
珊小宛发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
无花果的应助被赵昊采纳,获得10
2秒前
科研小白发布了新的文献求助10
3秒前
zzz发布了新的文献求助10
4秒前
群众完成签到,获得积分10
4秒前
喜洋羊发布了新的文献求助10
4秒前
XIE发布了新的文献求助10
4秒前
小北完成签到 ,获得积分10
4秒前
高敏发布了新的文献求助10
6秒前
王贤贤发布了新的文献求助10
6秒前
Ldq发布了新的文献求助10
7秒前
Drlee发布了新的文献求助10
8秒前
liuyangamos发布了新的文献求助20
8秒前
8秒前
10秒前
研友_nxwvJL发布了新的文献求助200
11秒前
小马甲的应助被李ye采纳,获得10
11秒前
孙雨涵完成签到,获得积分10
12秒前
曾经的溪流完成签到,获得积分10
13秒前
余余发布了新的文献求助10
13秒前
M张发布了新的文献求助10
14秒前
冷静雨南完成签到 ,获得积分10
14秒前
白喝水了完成签到,获得积分10
15秒前
彭于晏的应助被hh采纳,获得10
16秒前
汉堡包的应助被杏仁和巧克力采纳,获得10
16秒前
16秒前
FashionBoy的应助被善良的孤风采纳,获得10
16秒前
高敏完成签到,获得积分10
16秒前
酷波er的应助被王贤贤采纳,获得10
17秒前
juner1111完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
Experimentelle und numerische Modellierung des dynamischen Trag- und Verformungsverhaltens von hochflexiblen Schutzsystemen gegen Steinschlag 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8150001
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9547001
关于积分的说明 21679198
捐赠科研通 7737060
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3424245
关于科研通互助平台的介绍 2549191
邀请新用户注册赠送积分活动 2467466