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达州住房和城乡建设部网站,做网站建设的价格,网站备案完成通知,提供哈尔滨网站建设服务点击蓝字 关注我们单细胞和空间转录组学揭示了黄葵治疗糖尿病肾病的潜在分子机制iMeta主页#xff1a;http://www.imeta.science研究论文● 原文: iMeta (IF 33.2, 中科院双一区Top)● 英文题目: Single-cell and spatial transcriptomics reveals potential molecular mechan…点击蓝字 关注我们单细胞和空间转录组学揭示了黄葵治疗糖尿病肾病的潜在分子机制iMeta主页http://www.imeta.science研究论文● 原文:iMeta(IF 33.2, 中科院双一区Top)●英文题目: Single-cell and spatial transcriptomics reveals potential molecular mechanisms of Abelmoschus manihot (L.) Medic in treating diabetic kidney disease●中文题目: 单细胞和空间转录组学揭示了黄葵治疗糖尿病肾病的潜在分子机制● 原文链接: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.70099● DOI: https://doi.org/10.1002/imt2.70099● 2025年12月8日中国药科大学顾丰、吴洁和泰州大学唐海涛等iMeta在线发表了题为“Single-cell and spatial transcriptomics reveals potential molecular mechanisms of Abelmoschus manihot (L.) Medic in treating diabetic kidney disease”的文章。● 本研究使用单细胞转录组联合空间转录组技术解析肾脏转录组图谱系统性筛选并确定了黄葵总黄酮、厄贝沙坦在糖尿病肾病治疗中的异同在转录调控的分子水平上解析了两种药物治疗糖尿病肾病的分子机制为糖尿病肾病的治疗提供了新的见解。● 第一作者吴晨华● 通讯作者顾丰feng.gucpu.edu.cn、吴洁wujiecpu.edu.cn、唐海涛tanghaitaotzu.edu.cn● 合作作者余怡虹、宋钰晖、葛海涛、沈一鸣● 主要单位中国药科大学、烟台毓璜顶医院、泰州大学、南京中医药大学、齐鲁医药学院亮 点● 本研究结合分辨率为0.25微米的空间转录组测序stereo-seq与单细胞全长RNA测序技术scFAST从转录组调控的角度构建了厄贝沙坦与黄葵总黄酮治疗糖尿病肾病的调控网络● 通过全转录组基因筛选和分子对接模拟本研究鉴定了TFA治疗DKD的关键肾脏受体如Itga3、Itga5、Tgfbr1等和调控因子如Jun、Junb、Stat1等● 本研究为A. manihot以及其它中药成分治疗DKD的药理机制筛选提供了新的见解。摘 要近期的一项临床研究表明植物黄蜀葵花Abelmoschus manihot(L.) Medic.提取总黄酮TFA制成的黄葵胶囊HKC与厄贝沙坦IRB联合使用时是治疗糖尿病肾病DKD的有效方案。为阐明黄蜀葵治疗 DKD的药理机制本研究采用空间转录组测序stereo-seq与单细胞全长RNA测序技术scFAST系统解析黄葵总黄酮TFA及IRB干预后db/db小鼠肾脏的病理生理复杂性。通过线粒体功能评估、免疫细胞浸润分析、空间共现计算、细胞通讯网络解析、转录因子表达网络预测及免疫荧光验证构建了DKD 病理进程与药物应答的空间转录调控图谱。研究数据显示相较于IRBTFA通过调控“代谢紊乱-线粒体功能障碍-缺氧-免疫细胞浸润-肾损伤”调控轴在减轻DKD小鼠肾脏免疫细胞浸润、纤维化及缺氧状态方面表现出更强的调控活性。在TFA的活性成分中槲皮素除广泛抑Tgfbr1通路外还可特异性抑制Itgb5-信号转导Stat1通路进而抑制肾脏纤维化进程中的巨噬细胞浸润。本研究为深入理解黄蜀葵治疗DKD的药理机制提供了全新视角。视频解读Bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1rtmiBdEQ4/Youtubehttps://youtu.be/veQE31kdqSc中文翻译、PPT、中/英文视频解读等扩展资料下载请访问期刊官网http://www.imeta.science/全文解读引 言糖尿病是全球重大公共卫生问题其中2型糖尿病T2D是主要发病类型占比超过90%。糖尿病可引发糖尿病肾病DKD这一严重并发症约40% 的T2D患者会患有DKD。其仍是终末期肾病和心血管疾病死亡的主要原因之一给医疗资源、社会及家庭经济带来沉重负担。目前DKD的临床治疗需采取综合策略包括调整生活方式、控制血压、减少血糖、血脂与蛋白尿等关键指标。中医药在DKD治疗中具有独特优势尤其在整体调控、控制不良反应、改善症状及延缓疾病进展方面表现突出。黄葵胶囊HKC是基于黄蜀葵乙醇提取物制备的中成药1999年经国家药品监督管理局批准用于临床适用于包括 DKD在内的肾脏疾病治疗。黄蜀葵的研发历程与青蒿素相似均源自葛洪的古代医籍记载经现代提取技术精制并通过随机对照试验验证最终形成标准化药物制剂。2015年版《中华人民共和国药典》记载黄蜀葵花具有“清热利湿、解毒消肿”的功效。包括本课题组在内的现代药理学研究表明黄蜀葵的核心活性成分主要是七种黄酮类化合物的混合物包括芦丁、金丝桃苷、异槲皮苷、杨梅素、槲皮素及槲皮素-3-O-洋槐双糖苷。三年前一项多中心随机双盲平行对照临床试验显示HKC联合厄贝沙坦IRB可有效降低中国T2D中DK患者的蛋白尿水平。但与单一化合物的青蒿素不同黄蜀葵花的活性成分是多组分黄酮复合物因此阐明其治疗DKD的分子药理机制仍是一项挑战。近年来本课题组围绕黄蜀葵治疗DKD开展了系列基础研究。此前采用广泛用于T2D及DKD研究的db/db小鼠模型通过单细胞RNA测序scRNA-seq技术解析了HKC在模型小鼠肾组织细胞中的配体-受体-转录因子调控网络。研究发现HKC可通过Fgfr1、Itga1、Lrp5等受体介导经Klf2、Cebpb、Rel等调控因子调节与免疫、纤维化及肾脏结构相关的下游靶基因。这些研究结果为揭示黄蜀葵花治疗DK的分子机制奠定了基础。结 果病理检测结果显示TFA在治疗糖尿病肾病方面拥有与HKC相当的实验依据与scRNA-seq相比空间转录组学ST能够对完整组织切片中的基因表达谱进行高通量重现。这项前沿技术已广泛应用于大脑、蜕膜、胚胎等结构复杂的三维器官病理生理学研究。肾脏作为结构精密的器官由肾单位这一功能单位构成其髓质与皮质在结构、功能及位置上均存在显著差异。近期人源DKD的ST分析相关数据报道为我们应用该类技术探究DKD治疗相关的分子药理机制奠定了基础。本研究首次采用0.25μm分辨率stereo-seq与scFAST-seq技术构建了db/db小鼠肾脏细胞的单细胞分辨率病理状态及总黄酮TFA干预后的空间转录组图谱。本研究旨在深入阐明黄蜀葵治疗DKD的分子药理机制。苏木精 - 伊红HE染色结果显示与对照组db/m 小鼠相比DKD 组小鼠肾脏出现多种病理改变包括肾小球硬化、系膜基质增生、胶原沉积、结节性肾小球硬化Kimmelstiel-Wilson 结节、肾小球基底膜均质化增厚及大量炎症细胞浸润图 1A。TFA 与 IRB 干预可减轻 db/db 小鼠肾脏上述病理特征的进展证实其对 DKD 具有治疗作用。图1.肾脏组织病理学与空间转录组学的DKD与药物治疗细胞图谱AHE染色显示DKD的关键病理特征包括胶原沉积左上DKD组、系膜基质增生、结节性肾小球硬化Kimmelstiel-Wilson 结节左下DKD组、基底膜增厚右上DKD组及炎症细胞浸润右下DKD组。比例尺100 μm。B空间转录组分析在肾小管、肾小球及肾间质中鉴定出16种不同细胞类型包括PTC、DLH、ALH、DCT、CD-PC、CD-IC、EnC、PEC、Podo、SMC、MC、T 细胞、Mac、B 细胞、Neu及NKC并通过其真实物理学解剖坐标进行可视化呈现。x轴和y轴仅表示芯片方位。C-E利用经典标志物基因验证细胞类型身份肾小管区域包含PTC、DLH、ALH、DCT、CD-PC 及 CD-ICC免疫细胞群包括 T 细胞、Mac、B 细胞、Neu 及 NKC主要定位于肾间质D肾小球区域由 EnC、PEC、Podo、SMC 及 MC 组成E。TFA与IRB可有效降低DKD小鼠的免疫细胞浸润水平经过稳定的基于细胞类型分解RCTD的预测及标签转换后我们从1,468,901个细胞bin中筛选得到1,254,363个单细胞这些细胞来源于三类肾脏结构肾小管RT1,207,222个、肾小球37,187个及免疫细胞ICs9,954个图 1B。通过经典细胞标志物进一步验证了这些细胞的生物学身份图 1C-E。肾小管细胞包括近端小管细胞PTC标志物Kap、Pck11,020,959个、亨勒氏袢降支细胞DLH标志物Cryab、Aqp17,394个、亨勒氏袢升支细胞ALH标志物Slc12a1、Umod101,460个、远端小管细胞DCT标志物Slc12a3、Pvalb38,735个、集合管主细胞CD-PC标志物Aqp2、Fxyd419,925个及集合管夹层细胞CD-IC标志物Atp6v1g3、S100a118,749个。肾小球细胞包括内皮细胞EnC标志物Flt1、Ptprb13,359个、壁层上皮细胞PEC标志物H2-K1、C34,971个、足细胞Podo标志物Nphs2、Podxl12,676个、平滑肌细胞SMC标志物Acta2、Myl96,172个及系膜细胞MC标志物Ccar1、Nr3c19个。免疫细胞包括T细胞标志物Cd3g、Cd3e129个、巨噬细胞Mac标志物Lyz2、C1qb6,804个、B 细胞标志物Slpi、Iglv11,409个、中性粒细胞Neu标志物S100a8、S100a91,569个及自然杀伤细胞NKC标志物Il2rb、Klrk143个。stereo-seq获得的细胞集群与基于scFAST-seq的细胞注释结果在对应细胞类型中表现出最高的皮尔逊相关性图 S1证实细胞身份鉴定结果具有足够准确性可为后续分析提供可靠支撑。DKD进程与TFA治疗过程中的转录调控图谱随后我们构建了转录调控网络并在肾小球Podo、PEC、SMC、EnC、肾小管DLH、ALH、CD-PC及免疫细胞Mac中鉴定出多个在对照组与 DKD 组间存在显著差异的调控子其中多数调控子可被IRB、TFA单独或共同调控图 S2。我们的前期研究已证实多个调控子可通过特定的细胞间通讯通路调控DKD中的关键病理过程包括炎症反应、肾小管损伤、线粒体动力学及脂质代谢。在本研究的空间转录组数据中调控子Jun、Stat1、Junb及Cebpb在ALH、CD-PC、DLH、EnC、PEC、SMC及Mac中呈现出一致的表达趋势图 2A。这些调控子在DKD组中的活性普遍较强而在对照组、IRB组及TFA组中均受到抑制。相应的转录因子TFs图 2B及受体图 2C在各组间也表现出类似的表达模式。例如在CD-PC、EnC、Mac、PEC及SMC中Stat1调控子均受到IRB与TFA的负向调控。上游溯源分析显示转录因子Stat1在CD-PC、EnC、PEC及Mac中同样被鉴定为差异表达基因。此外其上游受体Itgb5槲皮素的直接靶点在Mac与CD-PC中受到TFA的负向调控图 2D。空间分析结果显示转录因子Stat1在DKD样本的CD-PC中特异性呈现出密集的高强度表达模式而对照组、IRB组及TFA组仅表现出稀疏的低水平表达且DKD组中Stat1的密集表达区域与免疫细胞的分布区域共定位图 2G。该调控子的靶基因TGs具有显著的功能特异性在不同细胞类型中与该转录因子共表达最强的50个靶基因富集结果显示CD-PC 中Stat1调控子的靶基因主要富集于肽抗原结合、TAP结合及TAP复合物结合相关通路而Mac中该调控子的靶基因则富集于整合素结合、趋化因子活性、细胞因子活性等免疫相关通路图 2E。免疫荧光染色结果显示作为肾脏纤维化的重要标志物α-平滑肌肌动蛋白α-SMA在DKD组中的信号强度最高图 2F而对照组、IRB组及TFA组的荧光强度显著降低图 2H。图2. 调控子活性、转录因子、受体表达、空间结构及功能富集的整合分析揭示TFA治疗DKD的机制基础A棒棒糖图显示黄葵胶囊HKC调控的7个核心调控子中部分可被TFA和IRB共同调控。气泡大小代表与DKD组相比的差异分析P值。B调控子活性在各组间存在差异的转录因子TF在特定细胞类型中的表达水平。气泡大小表示阳性表达细胞比例颜色深浅反映平均表达量。C气泡图展示B中转录因子对应的上游受体在各组相关细胞类型中的表达情况。D示意图总结4个受体调控的调控子在对照组、IRB组及TFA组相对于DKD组的上调或下调趋势。E基于各细胞类型中与转录因子Stat1呈最高斯皮尔曼相关性的靶基因进行GO通路功能富集分析。在网络图中紫色节点代表富集通路绿色节点代表对应靶基因字体大小反映基因表达水平。Fα-SMA免疫荧光染色的代表性40倍光学显微镜视野。比例尺 50 μm。G转录因子Stat1在CD-PC和Mac中的空间特征表达图谱。DKD组中Stat1表达显著升高且在巨噬细胞中呈空间聚集分布与该细胞类型的解剖学分布一致。H四组样本中α-SMA绿色荧光的积分光密度定量分析先经Kruskal-Wallis检验确认存在显著差异再采用Wilcoxon检验结合Bonferroni校正进行两两比较。本研究证实TFA可通过调控DKD进展过程中典型的免疫细胞浸润及肾损伤改善蛋白尿、肾纤维化、细胞外基质ECM沉积等DKD临床与病理特征。数据显示TFA在DKD治疗中展现出与HKC及IRB相当的疗效且TFA与IRB均能改善DKD相关的免疫应答及肾纤维化。值得注意的是TFA中的七种主要黄酮类成分可协同抑制Tgfbr1通路其中槲皮素可特异性抑制Itgb5-Stat1通路进而在DKD中发挥保护作用图 2D。本研究从单细胞层面深化了对DKD发病机制的理解并阐明了黄蜀葵治疗DKD的多项药理机制。Chen等人采用scRNA-seq结合10X Visium空间转录组技术分析DKD患者肾活检样本发现血管内皮细胞、免疫细胞与纤维化区域存在空间相关性尤其强调了成纤维细胞与近端小管细胞、集合管主细胞、足细胞三种关键细胞类型间的相互作用增强。10X Visium平台的主要局限性在于其55 μm的分辨率该技术平台单个位点常包含内皮细胞、足细胞、系膜细胞等多种肾细胞类型即使经过解卷积处理仍会降低数据准确性。Abedini等人利用分辨率超单细胞水平的10X Visium空间转录组技术绘制肾脏疾病包括DKD图谱并表征纤维化微环境但该方法的空间分辨率仍局限于55 μm可能限制对组织内更精细细胞结构或相互作用的解析。在前期研究中我们通过分子对接及scRNA-seq数据的共表达网络分析证实TFA中的七种黄酮类成分可与Fgfr1, Itga1, Lrp5, Il12rb2, Itgb5, Klrc2, Itga3, Ldlr, Tgfbr1, and Nt5e等受体相互作用。这些相互作用通过靶基因共表达网络调控下游转录因子及调控子最终影响与DKD相关的纤维化、脂质代谢、肾小管损伤等关键生物学通路。本研究进一步证实具有特定化学组成的TFA制剂在DKD模型中展现出显著治疗效果。在下游调控子调控过程中转录因子Jun、Junb、Stat1、Cebpb呈现出一致的调控模式其上游受体Itga3, Itgb5, and Tgfbr1可被TFA直接或间接调控。值得注意的是TFA与IRB治疗组中巨噬细胞的Itgb5表达均显著下调。作为SPP1通路介导细胞通讯的关键受体Itgb5在调控细胞间相互作用中发挥重要作用而SPP1通路的配体Spp1作为细胞外基质成分积极参与免疫应答并促进纤维化进展。槲皮素对Itgb5的药理调控可有效抑制Stat1调控子活性且实验验证显示Foxo1介导的Stat1抑制可减轻糖尿病小鼠的肾小管间质纤维化、肾小管凋亡及足细胞损伤。TGF-β/Tgfbr1信号轴激活伴随α-SMA和FN1上调这是肾纤维化的标志性特征该信号轴可自主驱动细胞外基质及胶原沉积因此抑制该通路成为 DKD的潜在治疗策略。计算分析进一步表明TFA中七种主要黄酮类成分均可能与Tgfbr1发生分子相互作用提示在DKD治疗中直接靶向这一关键受体的潜在可行性。综上本研究证实TFA可改善db/db小鼠DKD模型的病理状态鉴定出与TFA治疗作用相关的关键肾脏受体及调控因子为黄蜀葵花的临床应用提供了理论依据。方 法动物饲养与管理10周龄db/db小鼠BKS.Cg-Dock7m / Leprdb/J及杂合子非糖尿病对照db/m小鼠BKS.Cg-Dock7m / Leprdb/对照组购自华昌新诺医疗科技有限公司中国泰州。所有小鼠均为雄性饲养于无特定病原体SPF屏障环境中温度22-25℃湿度40-50%12小时光照/黑暗周期自由采食标准饲料并饮水。药物干预16周龄时db/db小鼠随机分为三组每日经灌胃给予75.5 mg/kg体重的TFA苏中药业研究院TFA组、20.0 mg/kg体重的IRB赛诺菲制药杭州有限公司IRB组或等体积纯净水DKD组db/m小鼠作为对照组给药体积与方式同DKD组。TFA 为棕色粉末按干燥品计算每克粉末含芦丁2.4 mg、金丝桃苷189.6 mg、异槲皮苷188.7 mg、槲皮素-3-O-葡萄糖苷142.9 mg、杨梅素33.2 mg、槲皮素29.4 mg、槲皮素 - 3-O-洋槐双糖苷133.0 mg水分含量为2.7%。肾组织获取20周龄时采用颈椎脱臼法处死小鼠经心脏灌注1× 磷酸盐缓冲液清除外周血细胞。每组取2只小鼠的左肾包埋于最佳切割温度OCT复合物中用于stereo-seq分析取1只db/m小鼠的完整左肾及6只db/m小鼠的右肾经肾小球富集后用于scFAST-seq文库构建。病理生理学检测将OCT包埋的冷冻组织通过冷冻切片机切成10 μm厚切片进行苏木精-伊红HE染色。采用配备数字成像系统的光学显微镜采集组织学图像。空间转录组图谱的免疫荧光验证为在蛋白水平验证空间转录组数据对8 μm厚的OCT包埋冷冻组织切片进行免疫荧光染色实验流程如下1抗原修复2非特异性位点封闭3一抗孵育4辣根过氧化物酶HRP标记二抗孵育5酪酰胺信号放大TSA6抗体剥离74,6-二脒基-2-苯基吲哚DAPI染核8封片。全肾及富集肾小球的 scFAST-seq 文库构建获取完整肾脏及富集肾小球后用冰预冷的罗斯韦尔公园纪念研究所RPMI细胞培养基赛默飞世尔科技RPMI1640洗涤按照制造商说明书使用多组织解离试剂盒2美天旎生物技术130-110-203进行组织解离。采用裂解缓冲液美天旎生物技术130-094-183裂解红细胞后通过荧光细胞分析仪Counterstar8 Rigel S2结合吖啶橙/碘化丙啶AO/PI染色检测细胞活力。使用死细胞去除试剂盒及磁珠细胞分选系统美天旎生物技术130-109-398/130-090-101去除死细胞并富集活细胞。最终将新鲜细胞用RPMI细胞培养基赛默飞世尔科技RPMI1640洗涤2次重悬于含0.04%牛血清白蛋白的1×磷酸盐缓冲液中调整细胞浓度至1×10⁶个/mL。采用SeekOne®单细胞全转录组试剂盒SeekGeneK00801按照制造商protocol构建 scFAST-seq文库。简要步骤如下将预设数量的细胞与逆转录试剂混合加入SeekOne®DD芯片SeekGeneS3的样本孔中随后向对应孔中加入条形码水凝胶珠BHBs及分隔油通过SeekOne®数字微滴系统将含细胞的逆转录试剂与BHBs包裹成乳化微滴对微滴进行热循环反应通过PCR扩增实现cDNA条形码标记采用定量PCRKAPA BiosystemsKK4824对条形码标记的cDNA进行纯化和定量最终构建测序文库在Illumina NovaSeq 6000平台进行双端150 bp测序。scFAST-seq数据分析流程使用FastpVersion 0.20.1对原始测序数据进行质量控制包括去除接头序列、低质量及过短读长60 bp的序列并统计基本测序信息。清洁数据通过SeekSoul ToolsVersion 1.0流程处理生成转录本表达矩阵将校正后的条形码及UMI与对应读长匹配使用STARVersion 2.5.1b比对至参考基因组mm10通过Subread软件包中的featureCounts工具将含条形码和UMI信息的读长分配至对应转录本。在Python的Scanpy环境中导入全肾及富集肾小球的单细胞RNA测序表达矩阵并创建AnnData对象保留表达基因数 200且至少在3个细胞中表达的基因。基于前期验证实验结果保留总UMI计数 6000且线粒体UMI占比≤22%的细胞。经数据标准化、降维、聚类及注释后共鉴定出25个细胞集群图 S2A根据经典标志物图 S2C将这些集群归类为16种细胞类型图 S2B包括PTC、DLH、ALH、DCT、CD-PC、CD-IC、EnC、PEC、Podo、SMC、MC、T 细胞、Mac、B 细胞、Neu及NKC。基于stereo-seq平台的空间转录组文库构建取8个OCT包埋的冷冻组织样本在最大横截面处切成10 μm厚的冷冻切片。经检测所有样本的RNA质量数RQN7且大于200核苷酸的双链RNA片段比例DV20090%后将切片转移至stereo-seq 芯片T载体华大基因200CT114进行组织透化处理透化时间如下对照组样本124 分钟、对照组样本224 分钟、DKD组样本112 分钟、DKD组样本212 分钟、IRB组样本118 分钟、IRB组样本212 分钟、TFA组样本112 分钟、TFA组样本212 分钟。经单链DNAssDNA染色、组织去除及逆转录后采用AMPure®XP磁珠Agencourt产品编号 A63882纯化cDNA纯化产物经扩增后使用stereo-seq文库构建试剂盒华大基因101KL114构建文库通过高通量测序引物试剂盒华大基因940-000037-00制备DNA纳米球DNBs在MGISEQ-2000 平台进行测序生成FASTQ文件。stereo-seq原始数据转化为含空间坐标的单细胞表达矩阵比对前先过滤掉与参考基因组匹配率20%的序列再经严格质量控制去除低质量序列。使用SAW软件Version 7.1中的STAR算法将stereo-seq读长比对至mm10参考基因组以确保定位准确性比对时允许1个碱基错配以应对PCR扩增可能引入的误差剔除质量值 10的碱基数量2个的读长仅保留定位质量MAPQ值10的读长并注释为对应基因的计数。最终生成含坐标IDCID信息的表达矩阵.gem和.gef文件作为后续基因表达分析的基础。获取每个位点的表达矩阵后SAW软件利用Scikit-imageVersion 0.19.1整合表达矩阵与ssDNA染色图像进行细胞分割图 S3A最终生成真正的单细胞水平空间转录组表达矩阵。基于scFAST数据的stereo-seq细胞bin注释采用稳健细胞类型分解RCTD方法将stereo-seq矩阵转化为单细胞矩阵首先评估细胞分割结果过滤掉非细胞单元及多细胞单元在Python环境中将SAW软件输出的细胞bin GEF文件导出为h5ad格式导入R语言提取表达矩阵后以前期获得的全肾及肾小球 scFAST 数据作为参考数据集使用RCTD软件包的run.RCTD ()函数进行分析。后续分析仅保留RCTD鉴定的单细胞排除双细胞及非细胞单元图 S3B-D在基于RCTD的细胞质量判定过程中将scFAST提供的细胞类型标签信息同时注释到空间表达矩阵中。基于Wilcoxon检验使用Seurat软件中的FindAllMarkers()函数鉴定每种细胞类型的标志物基因选取每种细胞类型中差异倍数最高的10个基因利用这些top10标志物基因对scFAST和stereo-seq的标准化表达矩阵进行皮尔逊相关性分析。转录因子推断从每个样本中单独提取每种细胞类型IRB组和TFA组中预测为对照组或 DKD组的细胞视为不同类别采用两侧各10个细胞的滑动窗口扫描当前数据对最近的9个细胞进行无放回分箱每个分箱的特征数增加至791.38±287.63。在R语言中使用SCENICVersion 1.3.1及其依赖包包括 GENIE3Version 1.26.0、RcisTargetVersion 1.24.1和AUCellVersion 1.26.0构建单细胞转录因子调控网络。为避免人为变异因素将汇总的UMI计数作为GENIE3的输入数据通过随机森林模型计算转录因子与潜在靶基因TGs的共表达关系采用iRegulon 框架进行转录因子基序富集分析使用i-cisTarget记录的序列基序文件mm9-500bpupstream-7species.mc9nr.feather和mm9-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather聚焦转录起始位点TSS上下游10 kb及上游500 bp区域保留标准化富集分数NES3.0的显著调控子通过AUCell软件包计算调控子的曲线下面积AUC得分。基于RcisTarget中转录因子与靶基因的对应关系及scMLnet中受体-转录因子的相互作用构建受体-转录因子-靶基因调控网络使用limma软件包经验贝叶斯校正t检验分析调控子AUC得分的差异最终采用棒棒糖图可视化排名前50的显著差异调控子若数量充足设定p值 0.01。代码和数据可用性https://db.cng本研究支撑结论的原始数据已上传至中国国家基因库序列归档系统链接b.org/data_resources/project/CNP0008267获取编号 CNP0008267。研究所用数据及分析脚本存储于https://github.com/Biomamba/iMeta2025。补充材料图表、图文摘要、幻灯片、视频、中文版译文及更新材料可通过在线DOI或iMeta Science官网http://www.imeta.science/获取。引文格式Chenhua Wu, Haitao Tang, Yihong Yu, Yuhui Song, Haitao Ge, Yiming Shen, Jie Wu, et al. 2025. “Single-cell and spatial transcriptomics reveals potential molecular mechanisms of Abelmoschus manihot (L.) Medic in treating diabetic kidney disease.”iMeta4: e70099. https://doi.org/10.1002/imt2.70099.B1作者简介吴晨华第一作者●烟台毓璜顶医院副研究员Biomamba生信基地创始人。● 研究方向聚焦糖尿病肾病、头颈鳞癌的多组学发病机制解析、生物信息学科研与教学传播。以第一作者身份在Phytomedicine、metabolites、International Journal of Molecular Sciences、Journal of Cell Communication and Signaling发表研究论文。创办Biomamba生信基地媒体矩阵10万同行关注累计阅读量近千万。Harvest F. Gu 顾丰通讯作者● 中国药科大学基础医学与临床药学学院分子医学研究室 教授、博导2019年起。瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院Rolf Luft糖尿病研究中心研究员、博导 2019年前兼中国医学科学院北京协和医学院、重庆医科大学、浙江大学医学院、南京医科大学、广西医科大学等讲席教授或客座教授。● 科研方向糖尿病、肥胖症和糖尿病肾病分子医学。已发表SCI论文260余篇参编或主编英文专著5部。吴洁通讯作者● 中国药科大学生命科学与技术学院教授博士生导师。● 研究方向新型疫苗自身免疫性疾病发病机制及药靶发现。主持或参与国家自然科学基金、国家“863”、江苏省科技计划等国家、省部级项目多项。在Pharmacol Res, Diabetes, Journal of Controlled Release, Microbial Biotechnology等期刊发表论文50余篇。唐海涛通讯作者● 泰州学院药学院博士正高级工程师。● 研究方向从事中药新药创制、组分有效体、中药智能制造技术的研究主持或参与国家重大新药创制计划、中医药现代化等国家、省部级项目多项。在Diabetes,Phytomedicine等期刊发表论文30余。更多推荐▼ 点击跳转高引文章 ▸▸▸▸iMeta | 引用20000海普洛斯陈实富发布新版fastp更快更好地处理FASTQ数据高引文章 ▸▸▸▸iMeta | 兰大张东组使用PhyloSuite进行分子系统发育及系统发育树的统计分析高引文章▸▸▸▸iMeta | 唐海宝/张兴坦-用于比较基因组学分析的多功能分析套件JCVIiMeta封面1卷1期1卷2期1卷3期1卷4期2卷1期2卷2期2卷3期2卷4期3卷1期3卷2期3卷3期3卷4期3卷5期3卷6期4卷1期4卷2期4卷3期4卷4期4卷5期iMetaOmics封面1卷1期1卷2期2卷1期2卷2期2卷3期iMetaMed封面1卷1期1卷2期期刊简介“iMeta” 是由威立、宏科学和本领域数千名华人科学家合作出版的开放获取期刊主编由中科院微生物所刘双江研究员和荷兰格罗宁根大学傅静远教授担任。目的是发表所有领域高影响力的研究、方法和综述重点关注微生物组、生物信息、大数据和多组学等前沿交叉学科。目标是发表前10%(IF 20)的高影响力论文。期刊特色包括中英双语图文、双语视频、可重复分析、图片打磨、60万用户的社交媒体宣传等。2022年2月正式创刊相继被Google Scholar、PubMed、SCIE、ESI、DOAJ、Scopus等数据库收录2025年6月影响因子33.2中科院分区生物学1区Top位列全球SCI期刊前千分之三(65/22249)微生物学科2/163仅低于Nature Reviews学科研究类期刊全球第一中国大陆5/585“iMetaOmics” 是“iMeta” 子刊主编由中国科学院北京生命科学研究院赵方庆研究员和香港中文大学于君教授担任目标是成为影响因子大于10的高水平综合期刊欢迎投稿iMetaMed 是“iMeta” 子刊专注于医学、健康和生物技术领域目标是成为影响因子大于15的医学综合类期刊欢迎投稿iMeta主页http://www.imeta.science姊妹刊iMetaOmics主页http://www.imeta.science/imetaomics/出版社iMeta主页https://onlinelibrary.wiley.com/journal/2770596x出版社iMetaOmics主页https://onlinelibrary.wiley.com/journal/29969514出版社iMetaMed主页https://onlinelibrary.wiley.com/journal/3066988xiMeta投稿https://wiley.atyponrex.com/journal/IMT2iMetaOmics投稿https://wiley.atyponrex.com/journal/IMO2iMetaMed投稿https://wiley.atyponrex.com/submission/dashboard?siteNameIMM3邮箱officeimeta.science