SAMおよびSH3ドメイン含有タンパク質1（SASH1）は、妊娠高血圧腎症（PE）における栄養膜細胞のアポトーシスおよび炎症の重要な調節因子であることが同定されました。胎盤由来エクソソーム（P-EXOS）は、SASH1の発現を抑制することで、低酸素誘導性損傷を軽減します。これらの知見は、PEの病態生理の根底にある新しいメカニズムを明らかにし、SASH1が潜在的な治療標的となることを示唆しています。
このコンテンツを表示するには、JoVEへの購読が必要です。 または、無料トライアルをお申し込みください。
研究記事
* These authors contributed equally
SAMおよびSH3ドメイン含有タンパク質1（SASH1）は、妊娠高血圧腎症（PE）における栄養膜細胞のアポトーシスおよび炎症の重要な調節因子であることが同定されました。胎盤由来エクソソーム（P-EXOS）は、SASH1の発現を抑制することで、低酸素誘導性損傷を軽減します。これらの知見は、PEの病態生理の根底にある新しいメカニズムを明らかにし、SASH1が潜在的な治療標的となることを示唆しています。
SASH1は、細胞成長、アポトーシス、および免疫調節に関与するシグナルアダプタータンパク質であり、腫瘍細胞や免疫細胞において研究が進んでいます。最新の知見により、SASH1は炎症反応や細胞恒常性において重要な役割を果たしていることが示唆されており、これらのプロセスはPE（妊娠高血圧腎症）の発症と密接に関連しています。本研究では、SASH1がPEにおける栄養膜細胞のアポトーシスおよび炎症反応に寄与しているか、またP-EXOSがSASH1の調節を通じて保護効果を発揮するかを明らかにすることを目的としました。本研究では、3つのPE関連トランスクリプトームデータセット（GSE75010、GSE10588、GSE60438）を解析して共通の発現変動遺伝子（DEG）を特定し、続いてジーンオントロジー（GO）およびKyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（KEGG）濃縮解析を行いました。さらに、機械学習アルゴリズムを適用して主要な候補遺伝子をスクリーニングし、シングルセルRNAシーケンシングデータを用いて胎盤組織における細胞の不均一性を特徴付け、細胞型特異的な発現パターンを決定しました。その結果、SASH1が共通の候補遺伝子として同定され、PEサンプルの栄養膜細胞において有意に発現が上昇していました。In vitroでは、低酸素処理したHTR-8/SVneo栄養膜細胞モデルを構築し、SASH1のノックダウン、SASH1の過剰発現、およびP-EXOSとの共培養を組み合わせました。機能解析の結果、SASH1のノックダウンは低酸素誘発性の栄養膜細胞アポトーシスを有意に抑制し、IL-6、IL-1β、TNF-αを含む前炎症性サイトカインの分泌を減少させましたが、一方でSASH1の過剰発現はアポトーシスと炎症反応を促進しました。さらに、P-EXOS処理はmRNAおよびタンパク質の両レベルでSASH1の発現を著しく減少させ、低酸素誘発性の栄養膜細胞障害を軽減しましたが、SASH1の過剰発現はこれらの保護効果を大部分に消失させました。以上の結果から、SASH1がPEにおける栄養膜細胞のアポトーシスと炎症反応において重要な役割を果たしていることが示されました。P-EXOSはSASH1の発現を抑制することで、低酸素誘発性の栄養膜細胞障害を軽減させる可能性があり、PEの分子メカニズムおよび潜在的な治療標的に対する新たな知見を提供するものです。
PE（妊娠高血圧腎症）は、通常、妊娠20週以降に発生する妊娠特有の多臓器疾患であり、臨床的に高血圧、蛋白尿、および多臓器不全を特徴とします。これは、世界的に妊婦および周産期の罹患率と死亡率の主要な原因となっています1。臨床管理は継続的に進歩していますが、PEの根本的な治療法は依然として胎盤の分娩であり、このことは病態生理学的理解が不十分であること、また、新たな分子・細胞メカニズムおよび潜在的な治療標的を特定することが急務であることを強調しています2,3
適切な栄養膜細胞の浸潤と正常な胎盤形成の促進は、子癇前症（PE）の病態生理における重要なメカニズムである4。正常な妊娠では、栄養膜細胞が子宮脱落膜に浸潤し、らせん動脈を再構築することで、低抵抗かつ大容量の血流を確立する。栄養膜細胞の浸潤および遊走能が低下すると、胎盤血流が減少して、持続的な低酸素状態および酸化ストレス環境が生じる。低酸素状態は細胞アポトーシスに直接的な影響を与え、さらに前炎症性メディエーターの異常な放出が母体・胎児インターフェースにおける恒常性を乱し、胎盤機能不全をさらに悪化させる5。炎症もまたPEの重要な駆動要因である。PE患者の胎盤および末梢血において、IL-17、IL-6、およびTNF-αが著しく上昇していることが分かっている6。低酸素と炎症は互いに増強し合い、全身性の炎症を増幅させ、内皮細胞障害を引き起こし、胎盤異常に寄与するという悪循環を形成する。栄養膜細胞のアポトーシスおよび炎症反応を制御する基礎的な分子ネットワークは、依然として大部分が不明である。
SASH1は、シグナリングアダプターとして機能する細胞内スキャフォールドタンパク質のSLy/SASH1ファミリーの一員です7。SASH1は主に、CRKLやPI3K-Akt-mTOR経路などのシグナリングパートナーとの相互作用を通じて、上皮間葉転換（EMT）、細胞遊走、および浸潤を抑制する腫瘍抑制因子として特徴付けられてきました8,9。腫瘍抑制的な役割に加え、SASH1が炎症性シグナリングや免疫調節に関与していることを示唆する新たな証拠も出てきています7。しかしながら、胎盤におけるSASH1の発現および機能、特に栄養膜細胞の生物学およびPEの文脈における研究は行われていません。
エクソソームは重要な細胞間メディエーターとして台頭しており、妊娠に関連した文脈での研究が進んでいます10。エクソソームは、タンパク質、脂質、非コードRNAを含むさまざまな生物活性カーゴを輸送し、受容細胞の機能を調節します。多くの証拠から、P-EXOSは妊娠中の免疫調節において重要な役割を果たしており、PEにおいてはその活性とカーゴが著しく変化し、炎症状態を増幅させる可能性があることが示唆されています11。また、エクソソームは酸化ストレス12および血管新生13の調節に関与しており、妊娠関連合併症に対して有益な効果を及ぼす可能性があります。しかし、PEにおけるそれらの分子標的および作用機序については、まだ十分に解明されていません。
SASH1はPE胎盤において発現調節不全となっており、栄養膜細胞のアポトーシスおよび炎症反応の主要な駆動因子として機能し、さらにP-EXOSがSASH1の発現を調節することで栄養膜細胞の損傷に対して保護効果を発揮するという仮説を立てました。この仮説を検証するため、複数のPEトランスクリプトームデータセットを統合し、マルチアルゴリズム機械学習を用いたシングルセルRNAシーケンシングデータから主要な候補遺伝子を特定しました。低酸素処理したHTR-8/SVneo栄養膜細胞モデルおよびエクソソームを用いた介入実験により、栄養膜細胞機能不全におけるSASH1の機能的な役割と、PEにおけるP-EXOSの治療的可能性を検討しました。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
倫理声明
本研究は、石家荘市第四医院の倫理委員会によって承認されました（承認番号：20200031）。試料採取に先立ち、すべての胎盤組織ドナーから書面によるインフォームドコンセントを得ました。ヒト参加者が関与するすべての手順は、ヘルシンキ宣言に従って実施されました。本プロトコルで使用した試薬、消耗品、機器、およびソフトウェアの完全なリストは、材料表に記載されています。
データ収集
RNA-seqデータはGEOデータベースから取得しました。データセットには、157例のPE胎盤と173例の非PE胎盤の遺伝子発現データを含むGSE75010（N = 330）が含まれます。GSE10588には、26例の正常胎盤と17例の重症PE胎盤の遺伝子発現データ（N = 43）が含まれています。GSE60438には、子癇前症患者および正常血圧妊娠における基底脱落膜のトランスクリプトームプロファイリングデータ（N = 125）が含まれています。シングルセル・トランスクリプトームデータは、GEOデータセットGSE183338から取得しました。これには、PEおよび健康な妊娠の絨毛/母体・胎児界面から得られた単一核サンプルが含まれています。
DEG解析
PEに関連するDEGについて、GSE75010、GSE10588、およびGSE60438のデータセットをまず前処理し、正規化しました。次に、サンプルのグループ化情報に基づき、Rパッケージの「limma」14を用いて差分解析を行いました。p < 0.05および|log2FC| > 0.5の遺伝子を選択しました。DEGのボルケーノプロットはRパッケージのggplot2を用いて作成しました。上位20個のDEGのヒートマップはRパッケージのpheatmapを用いて描画しました。続いて、3つのデータセットから選択されたDEGの共通部分を抽出し、オンラインプラットフォームのSTRINGを用いて、相互作用スコアを0.15以上に設定して候補遺伝子のタンパク質-タンパク質相互作用（PPI）ネットワークを構築しました。このPPIネットワークから、Cytoscapeソフトウェアを用いて接続度に基づきランキングし、上位20個のハブ遺伝子をさらに特定しました。PPIネットワークの結果は、CytoscapeソフトウェアまたはSTRINGを用いて可視化しました。
濃縮解析
遺伝子濃縮解析は、Metascapeウェブサイトと併せて、ClusterProfilerおよびDOSEパッケージを用いて実施した。データベースはGOおよびKEGGから取得した。濃縮解析は「EnrichGO」関数を用いて行った。p < 0.05のパスウェイを、有意に濃縮されているとみなした。濃縮結果は、「ggplot2」および「ggpubr」パッケージを用いて視覚化した。
機械学習
PEに関連する、頑健かつ生物学的に意味のあるDEGを特定するため、公開されているトランスクリプトームデータセットGSE60438（プラットフォーム：GPL6884）に基づき、マルチモデル機械学習による特徴量選択解析を実施した。このデータセットには、帝王切開時に採取された、子癇前症および正常血圧の妊娠における基底脱落膜サンプルの発現プロファイルが含まれている。事前フィルタリングしたDEGを標準化し、発現マトリックスを対応する臨床グループ情報とともに、4つの異なる機械学習アルゴリズムの入力として使用することで、モデルのバイアスを低減し、特徴量選択の安定性を向上させた。
4つのアルゴリズムを特定の順序なく同時に適用した。LASSOは「glmnet」パッケージを用いて回帰分析を行い、重要な特徴遺伝子の選択を行った。損失関数にL1正則化項を加えることで、重要度の低い特徴量の係数をゼロに収縮させ、これにより特徴選択を実現した。SVM-RFEは「e1071」パッケージを用いて実装し、再帰的特徴消去を伴うサポートベクターマシンを構築した。まずSVMを用いて分類器を学習させ、特徴量ウェイトに基づいて寄与度の低い特徴量を反復的に除去し、最適な特徴量サブセットを抽出した。XGBoostは「xgboost」パッケージを用いて適用し、複数の決定木を構築した。各決定木は前の決定木の残差に適合させ、加重出力値を累積させることで最終的な予測を得た。Borutaは「randomForest」パッケージを用いて実行し、ランダムフォレストの学習において実特徴量と競合するシャドウ特徴量を生成した。ランダムノイズよりも有意に高い重要度を持つ特徴量を保持した。
シングルセル・トランスクリプトーム解析
シングルセル・トランスクリプトームデータはGEOデータベースから取得し、raw countマトリックスをGSE183338から抽出した。このカウントマトリックスをSeuratパッケージの「Read10X」関数を用いてインポートし、dgCMatrix形式に変換した。個々のオブジェクトは「merge」関数を用いて単一の集約オブジェクトに統合し、「RenameCells」を用いて細胞ラベルをユニーク化した。低クオリティの細胞は以下の基準に基づいてフィルタリングした。具体的には、3個未満の細胞で発現している遺伝子を除去し、200個未満の遺伝子を発現している細胞を排除した。品質管理後の細胞を正規化し、高変動遺伝子を同定した。グローバルスケーリング正規化には「LogNormalize」（scale factor = 10,000）を適用し、「FindVariableFeatures」を用いて高変動遺伝子（n = 2,000）を選出、さらに「ScaleData」を用いてデータをスケーリングした。高変動特徴量に対して主成分分析を行い、上位30個の主成分を保持した。サンプル間のバッチ効果はHarmony法を用いて補正した。細胞の可視化および次元削減にはUMAPを用いた。Louvainアルゴリズムに基づき、「FindNeighbors」および「FindClusters」を用いて共有最近傍グラフを構築した。「FindClusters」における解像度（resolution）パラメータは0.1から1の間で最適化した。クラスタリングツリーを「clustree」関数で可視化し、細胞クラスターを定義するために解像度0.9を選択した。潜在的なダブレットはScrubletアルゴリズムを用いて除去した。細胞クラスターの注釈付けは、「FindAllMarkers」関数を用いて差分発現マーカー遺伝子を同定することで行った。ノンパラメトリックなWilcoxon順位和検定を適用し、ボンフェローニ補正を行った。細胞の同定は、表面マーカー、関連文献、およびCell Classification Database15に基づいて割り当てた。
細胞培養
栄養膜細胞株HTR-8/SVneo細胞を、10%胎児牛血清および1%ペニシリン/ストレプトマイシンを添加したRPMI-1640培地で培養した。低酸素条件は、1% O₂、5% CO₂、94% N₂の条件下で細胞を24 h培養することで設定し、正常酸素コントロールは20% O₂および5% CO₂で維持した16。すべての細胞培養手順は、無菌操作を用いてクラスIIバイオセーフティキャビネット内で行う必要がある。培養培地、トランスフェクション試薬、および細胞廃棄物は、施設内のバイオセーフティガイドラインに従って廃棄すること。
細胞トランスフェクション
sh-SASH1、sh-NC、OE-SASH1、およびOE-NCを含むプラスミドを合成した。HTR-8/SVneo細胞を、6ウェルプレートに1ウェルあたり5 × 105 cellsの密度で播種した。その後、製造元の指示に従い、導入試薬を用いて、1ウェルあたり2 µgのsh-SASH1、sh-NC、OE-SASH1、またはOE-NCプラスミドを細胞にトランスフェクションした。簡潔に述べると、プラスミドDNAとP3000試薬をOpti-MEMで希釈し、別途Opti-MEMで希釈したLipofectamine 3000と混合して室温で15分間インキュベートした後、コンフルエンシーが70–80%に達した細胞に添加した。トランスフェクションの48時間後に、RT-qPCRおよびウェスタンブロットによりSASH1の発現を評価した。SASH1のノックダウンに使用したshRNA標的配列は、Supplementary Table 1に記載している。
リアルタイム定量PCR
HTR-8/SVneo細胞から全RNAを抽出し、逆転写キットを用いて42 °Cで30分間、次いで85 °Cで5分間、cDNAへと逆転写した。SYBR Greenマスターミックスを用い、以下のサイクル条件でリアルタイム定量PCR（qPCR）を行った：95 °Cで10分間、その後、95 °Cで15秒間および60 °Cで1分間のサイクルを40回繰り返した。相対的なmRNA発現量は、β-actinを内部標準としてΔΔCt法を用いて算出した。本実験で使用したプライマー配列は付録表2に記載している。
ウェスタンブロットアッセイ
ライシスバッファーを用いてHTR-8/SVneo細胞から全タンパク質を抽出した。細胞溶解物を回収して氷上でインキュベートし、4 °Cで12,000 × gで30分間遠心分離して不溶性残渣を除去した。分光光度計を用いてタンパク質濃度を測定した。等量（50 µg）のタンパク質をSDS-PAGEで分離し、続いてPVDF膜に転写した。膜を5%脱脂粉乳でブロッキングし、一次抗体とともに4 °Cで一晩インキュベートした。洗浄後、膜を対応する二次抗体でインキュベートし、タンパク質のバンドを化学発光検出システムを用いて可視化した。
タンパク質検出には、一次抗体としてanti-SASH1およびβ-actinを用いた。適切な西洋わさびペルオキシダーゼ（HRP）標識二次抗体として、goat anti-rabbitおよびgoat anti-mouseを使用した。タンパク質の等量ロードを確認するための内部ローディングコントロールとしてβ-actinを用いた。タンパク質バンドの強度は、ImageJソフトウェアを用いて測定および定量化した。
P-EXOSの単離
P-EXOSは、選択的帝王切開術を受けた健康な女性の正期産胎盤から得られた胎盤絨毛組織から単離した。胎盤絨毛組織を滅菌PBSで十分に洗浄し、約1 mm3の断片に細切し、10%エクソソーム除去FBSを添加したRPMI-1640培地を用いて37 °C、5% CO2条件下で48時間培養した。条件化培地に対し、以下のように分画遠心分離を行った。すべて4 °Cにて、300 × gで10分間遠心して細胞および組織残渣を除去し、次に2,000 × gで20分間遠心して細胞残渣を除去し、さらに10,000 × gで30分間遠心してマイクロベシクルを除去した。得られた上清を4 °Cで120,000 × g、70分間超遠心し、エクソソームをペレット化した。このペレットをPBSで1回洗浄し、再び4 °Cで120,000 × g、70分間超遠心した。最終的なペレットをPBSに再懸濁した。単離したエクソソームは、エクソソームマーカー（PLAP、CD63、TSG101を用い、GM130を陰性コントロールとした）のウェスタンブロット分析により特性評価し、さらに透過型電子顕微鏡を用いて形態学的観察を行った。
P-EXOS細胞取り込み実験
P-EXOSの細胞内への取り込みを確認するため、製造元のプロトコルに従い、親油性膜染料であるPKH67を用いてエクソソームを蛍光標識した。簡潔に述べると、P-EXOSをDiluent C中のPKH67 (4 µM) と室温で5分間インキュベートし、同量の1% 牛血清アルブミン (BSA) を加えて反応を停止させた。標識したエクソソームは、未結合の染料を除去するため、超遠心分離 (120,000 × g, 70 min, 4 °C) によって再単離した。次に、PKH67標識P-EXOS (50 µg/mL) をHTR-8/SVneo細胞に添加し、常酸素または低酸素 (1% O₂) 条件下で24時間共インキュベートした。その後、細胞をPBSで3回洗浄し、4% パラホルムアルデヒドで15分間固定し、核をDAPI (1 µg/mL) で対比染色した。PKH67標識エクソソームの取り込みを共焦点レーザー走査顕微鏡 (CLSM; 励起 490 nm, 蛍光 502 nm) で視覚化した。機能的な共培養実験では、HTR-8/SVneo細胞を、10% エクソソーム除去FBSを添加した完全RPMI-1640培地中で、低酸素条件 (1% O₂) 下、50 µg/mL (タンパク質相当量) 濃度のP-EXOSで24時間処理した。
酵素結合免疫吸着法 (ELISA)
細胞培養上清を回収し、メーカーの指示に従って、IL-6 ELISAキット、IL-1β ELISAキット、およびTNF-α ELISAキットを用いて、それぞれIL-6、IL-1β、およびTNF-αのレベルを測定した。マイクロプレートリーダーを用いて450 nmにおける吸光度を測定し、標準曲線から実際の濃度を算出した。
TdT介在性dUTPニックエンドラベル法（TUNEL法）
TUNELアッセイキットを用い、製造者のプロトコルに従ってアポトーシス細胞を検出した。簡潔に述べると、細胞を4%パラホルムアルデヒドで室温で15分間固定し、0.1% Triton X-100含有PBSで氷上で5分間透過処理した後、TUNEL反応液を用いて37 °Cの暗所で60分間インキュベートした。核をDAPIで対比染色し、蛍光顕微鏡を用いてTUNEL陽性細胞を可視化し、サンプルあたりにランダムに選択した少なくとも5つの視野におけるTUNEL陽性細胞の割合を算出することで定量化した。
統計解析
すべてのデータはRおよびGraphPad Prismを用いて解析した。連続変数は平均値 ±SDで示した。2群間の比較にはStudentのt検定を用い、多群間の比較には一元配置分散分析（one-way ANOVA）およびそれに続くTukeyのポストホック検定を用いた。カテゴリ変数の統計的有意性は、カイ二乗検定またはフィッシャーの正確確率検定により評価した。特に断りのない限り、分子間の相関はSpearman相関分析を用いて算出した。エクソソームの特性評価実験は、3名の独立した胎盤ドナーから単離したP-EXOSを用いて行った。細胞ベースの実験は、異なる継代数のHTR-8/SVneo細胞を用い、別日に実施した3回の独立した生物学的反復（independent biological replicates）として行い、各反復にはそれぞれ異なる胎盤ドナーから単離したP-EXOSを使用した。p < 0.05を統計的に有意であるとみなした。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
健康な患者およびPE患者のトランスクリプトーム解析
正常（Normal）群とPE患者間の遺伝子発現の差について、統合データセットにおけるRパッケージlimmaを用いた差分的発現解析を行った。GSE75010では、計89個のDEG（p < 0.05 かつ |log2FC| > 0.5）が同定され、そのうち発現上昇遺伝子が69個、発現低下遺伝子が20個であった（図 1A）。また、2,097個の差分的発現遺伝子があり、1,121個が発現上昇、976個が発現低下していた（図 1B）。GSE60438データセットでは7,633個のDEGがあり、3,371個の発現上昇遺伝子と4,262個の発現低下遺伝子が認められた（図 1C）。3つのデータセット間でDEGの数に大幅な差があることは、サンプルサイズ、組織由来（胎盤絨毛または底脱落膜）...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
本研究では、統合的なトランスクリプトーム解析、シングルセルシーケンシング、およびマルチアルゴリズム機械学習を通じて、PE（妊娠高血圧症候群）において発現異常を示す鍵となる遺伝子としてSASH1を同定しました。PEに対する標的療法が依然として存在しないことを考慮すると、このアプローチは特に重要です17。SASH1は、低酸素状態の栄養膜細胞において有意にアップレギュレートされており、シングルセル解像度においてPE胎盤の栄養膜コンパートメントで特異的に上昇していることが示されました。機能喪失および機能獲得実験を通じて、SASH1が栄養膜細胞のアポトーシスおよび前炎症性サイトカインの分泌を誘導するために、必要かつ十分であることが確立されました。さらに、P-EXOS処理は低酸素誘導性の栄養膜細胞傷害を軽減しましたが、この保護効果はSASH1の過剰発現によって消失しました。これにより、P-EXOSによる細胞保護作用は、メカニズム的にSASH1の抑制に依存していることが確認されました。
さらに、PEでは、B細胞/プラズマ細胞、内皮細胞、線維芽細胞/...
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
本研究に利益相反はありません。
本研究は、中国河北省衛生健康委員会の医学研究重点プログラム（No. 20210075）による助成を受けたものです。
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| RPMI-1640培地 | Gibco | 11875085 | |
| ウシ胎児血清 (FBS) | Gibco | 16140071 | |
| エキソソーム除去FBS | System Biosciences | EXO-FBS-50A-1 | |
| ペニシリン/ストレプトマイシン | Thermo Fisher Scientific, CN | 15140122 | |
| Lipofectamine 3000 トランスフェクション試薬 (P3000試薬含有) | Thermo Fisher Scientific, CN | L3000150 | |
| Opti-MEM 低血清培地 | Thermo Fisher Scientific, CN | 31985070 | |
| SASH1 shRNAプラスミド (HuSH) | origene | TL301836 | |
| SASH1 ORF発現プラスミド | origene | RC218866 | |
| 空ベクトルコントロール | origene | PS100001 | |
| 逆転写キット | Thermo Fisher Scientific, CN | 4368814 | |
| PowerUp SYBR Green Master Mix | Thermo Fisher Scientific, CN | A46110 | |
| SASH1 プライマー | Sangon Biotech | カスタム合成 | |
| β-アクチン プライマー | Sangon Biotech | カスタム合成 | |
| 細胞溶解バッファー | Beyotime | P0013B | |
| NanoDrop分光光度計 | Thermo Fisher Scientific, CN | NanoDrop Ultra | |
| PVDFメンブレン | Thermo Fisher Scientific, CN | 88518 | |
| 抗SASH1抗体 | ABclonal | A15248 | |
| 抗β-アクチン抗体 | Abcam | ab6276 | |
| HRP標識ヤギ抗ウサギ/抗マウス二次抗体 | Beyotime | A0208 | |
| ImageJ ソフトウェア | NIH (パブリックドメイン) | ImageJ | |
| PKH67 緑色蛍光細胞リンカーキット (希釈液Cを含む) | Sigma-Aldrich, St. Louis, MO, CN | MINI67 | |
| ウシ血清アルブミン (BSA) | Sigma-Aldrich, St. Louis, MO, CN | 10711454001 | |
| DAPI | Beyotime | C1002 | |
| 共焦点レーザー走査顕微鏡 (CLSM) | Leica | Leica TCS SP8 | |
| ヒト IL-6 Quantikine ELISA キット | R&D Systems | D6050B | |
| ヒト IL-1β/IL-1F2 DuoSet ELISA | R&D Systems | DY201 | |
| ヒト TNF-α Quantikine ELISA キット | R&D Systems | DTA00D | |
| マイクロプレートリーダー | Thermo Scientific | Multiskan FC | |
| In Situ 細胞死検出キット (TUNELアッセイキット) | Roche | 11684795910 | |
| Triton X-100 | Beyotime | P0096 | |
| パラホルムアルデヒド (4%) | Beyotime | P0099 | |
| 蛍光顕微鏡 | Olympus | BX53 | |
| 冷却遠心機 (12,000 × g 対応) | Eppendorf | Eppendorf 5430 R | |
| 超遠心機 (120,000 × g 対応) | Beckman Coulter | Optima MAX-XP | |
| R ソフトウェア | The R Foundation | v4.2.1 | |
| GraphPad Prism | GraphPad Software | v10.0 | |
| Seurat (Rパッケージ) | Satija Lab (オープンソース) | v4.0.4 | |
| Harmony (Rパッケージ、バッチ補正) | オープンソース | v1.2.0 | |
| Scrublet (Pythonパッケージ、ダブレット検出) | オープンソース | v0.2.3 | |
| clustree (Rパッケージ) | オープンソース | v0.5.1 | |
| glmnet (Rパッケージ, LASSO) | オープンソース | v4.1.8 | |
| e1071 (Rパッケージ, SVM-RFE) | オープンソース | v1.7-14 | |
| xgboost (Rパッケージ) | オープンソース | v1.7.7.1 | |
| randomForest (Rパッケージ, Boruta) | オープンソース | v4.7-1.1 | |
| Gene Expression Omnibus (GEO) データベース | NCBI | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ | |
| STRING データベース | string-db.org | https://www.string-db.org/ | |
| Metascape | metascape.org | https://metascape.org/ | |
| Cytoscape ソフトウェア | Cytoscape Consortium | v3.10.4 | |
| ggplot2 (Rパッケージ) | オープンソース | v3.5.1 | |
| limma (Rパッケージ) | オープンソース | v3.58.1 | |
| pheatmap (Rパッケージ) | オープンソース | v1.0.12 | |
| ClusterProfiler (Rパッケージ) | オープンソース | v4.8.3 | |
| DOSE (Rパッケージ) | オープンソース | v3.28.2 | |
| ggpubr (Rパッケージ) | オープンソース | v0.6.0 |
アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。