科研 | Nanotoxicology:吸入多壁碳纳米管对大鼠肺整体基因和蛋白表达有不同的调节作用
编译:微科盟大陈子,编辑:微科盟Tracy、江舜尧。
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吸入多壁碳纳米管(MWCNTs)可诱导肺部炎症。多壁碳纳米管在许多工业部门有所使用,而工人有可能因吸入碳纳米管而对身体产生健康隐患。由于多壁碳纳米管种类繁多,研究各种形状的碳纳米管的毒理学效应以及更好地了解其物理和化学性质对其毒性的影响至关重要。在本研究中,大鼠仅通过鼻腔暴露于两个形态不同的原始多壁碳纳米管:长而厚的NM-401或短而薄的NM-403。吸入4周后,我们在恢复期4次不同的时间对动物实施安乐死:3天(短期)、30天和90天(中期)、180天(长期)。我们又对暴露动物全肺的转录组和支气管肺泡灌洗液中的蛋白质组进行了分析,以了解多壁碳纳米管潜在的毒性机制。吸入NM-401后,我们观察到差异表达基因和蛋白的数量呈剂量依赖性增加,而两种浓度的NM-403之间没有明显差异。吸入NM-403后,与NM-401相比,4次暴露后的时间内差异表达基因和蛋白的数量变化较小,这支持了这类碳纳米管持续作用的假设。我们的毒理基因组学方法可以深入了解多壁碳纳米管暴露后的不同毒理特征。
论文ID
原名:Inhaled multi-walled carbon nanotubes differently modulate global gene and protein expression in rat lungs译名:吸入多壁碳纳米管对大鼠肺整体基因和蛋白表达有不同的调节作用
期刊:Nanotoxicology
IF:4.925发表时间:2021.03通讯作者:Carole Seidel
通讯作者单位:法国国家研究与安全研究所
实验设计
1. 采用转录组学和蛋白质组学分析暴露于过滤空气或多壁碳纳米管的动物肺中的差异表达基因(DEGs)和蛋白(DEPs);
2. 使用KEGG数据库和使用gProfiler工具的通路超表达分析吸入NM-401和NM-403参与的信号通路;
3. 采用MOFA方法整合转录组和蛋白质组数据集确定了吸入CNTs后的调控通路;
4.采用了一种基于逆向工程技术的计算方法进一步确定毒理学反应的关键转录调控因子。
实验结果
1. 基因表达及通路分析
差异表达基因(DEGs)和蛋白(DEPs)数量在不同暴露时间(3、30、90和180天)的交点用Venn图表示。(A) NM-401(上面板)和NM-403(下面板)浓度比较。(B) NM-401与NM-403 0.5 mg/m3比较(上面板),NM-401与NM-403 1.5 mg/m3比较(下面板)。(C)有关基因分为转录组和蛋白质组的表格。显示了DEGs、DEPs、交叉基因的数量、交叉基因的比例和基因名称。P:蛋白质组学,T:转录组学。
用红色符号表示MWCNT吸入引起的基因和蛋白在两个方向上的差异表达倍数≥1.5倍,FDR校正p值< 0.05。未被归类为差异表达的基因和蛋白质绘制成黑色。 2. 蛋白表达及通路分析
然后,我们比较了暴露于过滤空气和暴露于MWCNT的动物之间BALF中蛋白质的表达。DEPs的选择标准为倍数变化>1.5,FDR校正p值<0.05,并且DEPs完整列表可以在补充文件7 (NM- 401)和8 (NM-403)中找到。在所有条件下,我们检测到的蛋白总数分别为1984 (NM-401)和1169 (NM-403)。在图1中显示了在四个暴露后时间在NM-401和NM-403暴露后的DEP数量,在图2中使用火山图显示了log2倍数变化和FDR值的总体分布。NM-401暴露后第3天,低剂量组197和高剂量组321蛋白表达差异显著;第30天DEPs数量下降(低、高剂量组分别为126、152)。我们观察到,在随后的两个时间,DEPs分别在第90天增加了209和300个蛋白,在第180天增加了199和359个蛋白。与NM- 401相比,NM-403对蛋白表达的影响不显著,说明了基因表达的剂量依赖性和时间依赖性。在低剂量组,DEPs的数量在第3天和第30次跟踪期间增加(分别为113和263),并在随后的时间减少(第90天212和第180天156)。高剂量组DEPs数量随暴露时间的增加而略有下降:第3天195,第30天198,第90天192,第180天156。与基因表达谱分析一致,KEGG通路过度表达分析揭示了响应于MWCNT吸入的补体和凝血级联信号通路中(在180天的高剂量NM-401高剂量含有14种蛋白质和在第3天高剂量的NM-403中含有8种蛋白质)蛋白质改变的情况(补充文件3和4)。多壁碳纳米管暴露后不同时间BALF中与免疫系统相关的多个过程均发生了显著变化:蛋白酶体(在第3天发现低剂量NM-401中含有12种蛋白质的最大DEP数量,在第30天发现低剂量NM-403中含有8种蛋白质的DEP数量),溶酶体(8 DEPs/低剂量/NM-401/第三天),吞噬体(在第90天发现高剂量NM-401中含有12种蛋白质的最大DEP数量,在第3天发现高剂量NM-403中含有8种蛋白质的DEP数量),柠檬酸循环(在第3天高剂量的NM-401中含有10种蛋白质时,发现DEP的最大数量),内吞作用(NM-401第3天12 DEPs/低剂量、13 DEPs/高剂量)和代谢途径(在3天的高剂量NM-401高剂量含有66种蛋白质和在第30天低剂量的NM-403中含有49种蛋白质)。使用基因本体注释的富集分析显示,两种多壁碳纳米管的肽酶活性调控发生了变化(在第3天发现高剂量NM-401中含有21种蛋白质的最大DEP数量,在第180天发现高剂量NM-403中含有29种蛋白质的DEP数量)。值得注意的是,NM-401和NM-403诱导了氧化还原过程相关蛋白表达水平的强烈改变(在第3天高剂量的NM-401中含有42种蛋白质,而在低剂量的NM-403的中含有26种蛋白质)(补充文件5和6)。直接比较DEGs和DEPs发现有少量的重叠基因和蛋白质。图1(C)总结了差异表达的基因和蛋白质的数量,并代表了同时发现的差异表达基因和蛋白质。我们发现大剂量NM-401在第3天时重叠基因和蛋白质的数量最多,而重叠基因和蛋白质的比例在随后的时间最大:数量翻了一番。高剂量NM-401暴露后第3天,22个基因/蛋白同时差异表达:Azgp1、C1qa、C4bpa、Cfb、Cotl1、Ctsh、Ctss、Dcps、Dnaja4、Fabp4、Fdps、Fgl2、Gpnmb、Hnrnpdl、Hspa5、Hspd1、Lpl、Mb、Pdia6、Rbp1、Sftpd、Spp1。大剂量NM-403暴露后第180天,9个基因/蛋白同时差异表达:Agt、Enpp2、Fabp5、Itih1、Lcn2、Lgals3、Lpo、RT1-Bb、Vnn3。 3. 整合转录组学和蛋白质组学数据
我们在单个数据集中确定了吸入CNTs后的调控通路,然后整合转录组和蛋白质组数据集,以获得对多重调控变化的更深入理解。为了将BALF的mRNA转录活性与蛋白质表达联系起来,我们使用了MOFA方法。从技术角度来看,这种方法与主成分分析(PCA)非常相似,但它是为多组分析而开发的。与主成分分析一样,MOFA方法降低了数据的维数,但它也捕获了多组学数据集的协调变化;此外,MOFA还帮助我们消除了蛋白质组学数据中的缺失值、批处理效应等技术噪音。MOFA推断潜在因素(类似于PCA中的主成分),它检测多组学数据集中变化的主要来源和比例。我们使用基因和蛋白质表达值的两个矩阵作为算法输入。利用这种方法,我们确定了累积捕获转录组和蛋白质组数据集变异来源的前5个潜在因素(图1和3)。总的来说,这些潜在因素解释了:(i)在NM-401数据集中,49%的基因变异性和43%的蛋白质变异性(图1和3(A));(ii)在NM-403数据集中,70%的基因变异性和26%的蛋白质变异性(图1和3(B))。其中,只有NM-401数据集的潜在因子1(图1和3(C))和NM-403数据集的潜在因子2(图1和3(D))代表剂量依赖的响应,其他三个潜在因素主要是将不同时期的样本分开。为了鉴定潜在因子1 (NM-401)和潜在因子2 (NM-403)对变异的贡献最大的基因/蛋白,我们计算因子负荷,并根据这一标准筛选出前100个基因/蛋白(补充文件9)。权重值最高的基因/蛋白质对这些潜在因素识别的可变性贡献最大,可能被认为是mRNA和蛋白质丰度水平协调变化的潜在标记。这些标记物的基因本体和KEGG通路富集分析强调了氧化应激过程在NM- 401处理中的重要作用(补充文件10)。NM-401多模态信号集中共有10个基因(Lcn2、Mt3、Tnf、Areg、Ect2、Gch1、Cdk1、Ccna2、Hmox1、Sod2)和8个蛋白(编码这些蛋白的基因:Lcn2、Pdcd10、Mpo、Ppp5c、Sod1、Cst3、Met、Itgb2)参与对活性氧的响应。此外,两种CNTs的蛋白质组学集都涉及中性粒细胞趋化相关蛋白,但NM-403诱导了更显著的反应。
NM-401 (A)和NM-403 (B)组学数据集的前5个潜在因子(LFs)解释的总方差和各因子解释的方差。对NM-401 (C)数据集使用LFs 1和2显示样本,对NM-403 (D)数据集使用LFs 2和3显示样本。颜色表示不同的剂量;符号形状表示条件。 4. 转录因子的网络分析
为了确定毒理学反应的关键转录调控因子,我们采用了一种基于逆向工程技术的计算方法。这些方法可以识别不同样本中基因表达水平的相互差异,并将这些依赖关系表示为一个网络。利用GENIE3算法和NM- 401和NM-403实验的转录组学数据,我们鉴定了转录因子(TFs)及其潜在靶基因的共表达得分。我们分别对NM-401和NM-403数据集进行分析,这些TF基因对形成了一个基因调控网络,节点表示基因,边缘表示它们之间共表达相似性的强度(图4)。基因调控网络具有一个重要特性就是基因在不同簇中的共定位(图4),最后的网络由几个大的基因模块组成。根据这些网络模块确定碳纳米管吸入在生物反应中的重要性,我们将多模式标记集中的基因标记映射到推断的基因网络中。我们发现来自NM-401的基因主要属于NM-401网络中两个位置紧密的簇(图4 (A)),而NM-403组的基因主要表现在NM-403网络中的另一个簇中(图4(B),补充文件8),接下来,我们将重点分析这些网络集群中的TFs。为了确定TF的优先级,我们使用中介中心度度量标准分析了所选网络集群中的节点,它测量网络中通过一个节点最短路径的数量。因此,中间度中心值最高的节点是网络的瓶颈或关键节点。这些网络拓扑特征广泛应用于分析基因调控网络,这些类型的基因在细胞调控程序中被认为是重要的。表3显示了计算每个网络间心性值的TFs优先级列表。结果表明,与免疫系统相关的转录因子Batf、Meis3、Elf3和Bhlhe41(也称为Dec2)在所有网络中均具有较高的网络间心性值,而其他关键转录因子在不同的网络中表现不同。例如,转录因子Irf5、Egr2、Foxm1、Myc、Litaf和Mafb仅被鉴定为NM-401网络中的必要调控因子,而Zbtb48、Tfeb、Bhlha15和Hmg20a仅被鉴定为NM-403网络中的调控因子。
介绍了暴露于NM-401(A)或NM-403(B)后的基因调控网络。基因由彩色循环表示;网络簇由不同颜色表示。具有高中间性中心性值的转录因子用黑色字体表示。图中的虚线表示具有来自多模式签名集的高比例基因标记的网络簇。 表3 NM-401和NM- 403响应关键调控的优先列表
讨论
结论
这项研究表明,无论其形态如何,多壁碳纳米管均可诱导肺部炎症,调节基因和蛋白的表达,并改变参与这一过程的通路。然而,这些形态差异可能与特定碳纳米管的路径改变有关。这种毒理基因组学方法揭示了MWCNTs的毒理学特征,并可能有助于解释各种碳纳米管之间毒性潜力的差异。这项研究表明,即使暴露于碳纳米管诱导中性粒细胞适度流入,它也会调节可能与肺病理有关的基因表达。此外,本研究还支持了其他一些观察结果,这些观察显示长CNTs和短CNTs对不同的分子反应。因此,本研究中采用的方法有助于区分多壁碳纳米管,并对其可能导致的不同毒理学反应有更深入的机制认识。
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