Single cell atlas identifies lipid-processing and immunomodulatory endothelial cells in healthy and malignant breast

地图集(解剖学) 癌症研究 生物 细胞 计算生物学 医学 细胞生物学 遗传学 解剖
作者
Vincent Geldhof,Laura de Rooij,Liliana Sokol,Jacob Amersfoort,Maxim De Schepper,Kateřina Rohlenová,Griet Hoste,Adriaan Vanderstichele,Anne-Marie Delsupehe,Edoardo Isnaldi,Naima Dai,Federico Taverna,Shawez Khan,Anh-Co Khanh Truong,Laure-Anne Teuwen,François Richard,Lucas Treps,Ann Smeets,Ines Nevelsteen,Birgit Weynand
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:13 (1): 5511-5511 被引量:163
标识
DOI:10.1038/s41467-022-33052-y
摘要

Since a detailed inventory of endothelial cell (EC) heterogeneity in breast cancer (BC) is lacking, here we perform single cell RNA-sequencing of 26,515 cells (including 8433 ECs) from 9 BC patients and compare them to published EC taxonomies from lung tumors. Angiogenic ECs are phenotypically similar, while other EC subtypes are different. Predictive interactome analysis reveals known but also previously unreported receptor-ligand interactions between ECs and immune cells, suggesting an involvement of breast EC subtypes in immune responses. We also identify a capillary EC subtype (LIPEC (Lipid Processing EC)), which expresses genes involved in lipid processing that are regulated by PPAR-γ and is more abundant in peri-tumoral breast tissue. Retrospective analysis of 4648 BC patients reveals that treatment with metformin (an indirect PPAR-γ signaling activator) provides long-lasting clinical benefit and is positively associated with LIPEC abundance. Our findings warrant further exploration of this LIPEC/PPAR-γ link for BC treatment.
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
152455发布了新的文献求助10
2秒前
AFF完成签到,获得积分10
2秒前
liuchang完成签到 ,获得积分10
2秒前
深情安青应助式子采纳,获得10
2秒前
充电宝应助方方采纳,获得10
4秒前
5秒前
feng完成签到,获得积分10
5秒前
利好完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
7秒前
dfggb完成签到,获得积分10
7秒前
ggjy完成签到,获得积分10
8秒前
桐桐应助xuan采纳,获得10
8秒前
美满又蓝应助于小小于采纳,获得10
10秒前
冰墨完成签到,获得积分10
10秒前
waq完成签到 ,获得积分10
10秒前
充电宝应助谨慎太君采纳,获得10
10秒前
xing_xing应助unicorn采纳,获得20
11秒前
ram999发布了新的文献求助10
11秒前
谨言发布了新的文献求助10
11秒前
喜悦的雪糕完成签到,获得积分10
11秒前
咋了发布了新的文献求助10
11秒前
研友_8RlQ2n完成签到,获得积分10
11秒前
123发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
zhangdabiao发布了新的文献求助10
15秒前
大模型应助bu采纳,获得10
15秒前
大眼的平松完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
152455发布了新的文献求助10
17秒前
小六子完成签到,获得积分10
20秒前
kvvcp发布了新的文献求助10
21秒前
谨慎太君完成签到,获得积分10
22秒前
顺利毕业完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
苏天洋完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
25秒前
赘婿应助hhh123采纳,获得10
25秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 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 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7581360
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160577
关于积分的说明 19599766
捐赠科研通 7163666
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266005
关于科研通互助平台的介绍 2430906
邀请新用户注册赠送积分活动 2257067