Spatial mapping of bacteria and transcriptomes

Abstract

Utvecklingen av sekvensering-teknologier och applikationer som baseras på sekvensering, har lett till ny förståelse av biologiska funktioner och mekanismer, cell-nätverk och evolutionära samband. Massively parallel sequencing har möjliggjort analys av big data som behandlar gen och proteinuttryck, men också för karakterisering av bakteriella samhällen. Olika tekniska framsteg har dessutom tillåtit oss att studera dessa uttryck i individuella celler, få en ökad förståelse av sällsynta cellpopulationer och adderat den rumslig upplösningen, för att undersöka mycket komplexa miljöer såsom vävnader. Den här avhandlingen börjar med en överblick av olika tekniska, biologiska och datorbaserade metoder som används inom genomik idag, med ett speciellt fokus på tekniker som genererar en rumslig upplösning för detaljerad beskrivning av vävnader. Efter detta följer ett kapitel som summerar författarens senaste vetenskapliga bidrag som är en del av denna avhandling. I Artikel I användes 16S-sekvensering för att studera diversitet och sammansättning av bakteriella samhällen. Fokus var på mikrobiomet i luft- och matspjälkningskanalen hos barn med lungtransplantation. Potentiella samband mellan mikrobiomet och störningar i mag-tarmkanalens rörelser studerades också. Patienter med lungtransplantation hade signifikant lägre mikrobiell diversitet i magen och halsen. Dock visade sig denna grupp även ha liknande bakteriell sammansättning, oberoende av mag-tarmkanalens rörelser. Patienterna dominerades av Staphylococcaceae men Streptococcus, Prevotella och Veillonella var vanligt förekommande i magen och halsen. Vidare presenteras utvecklingen av SM-Omics i Artikel II, en automatiserad metod för simultan rumslig analys av både gener och antikroppsbaserat proteinuttryck i vävnadssnitt. SM-Omics möjliggjorde simultan detektion av proteiner, genom att använda antingen immunofluorescens eller DNA-märkta antikroppar, och analys av den rumsliga upplösningen av transkriptomet i samma vävnadssnitt. SM-Omics applicerades på mushjärna och musmjälte och uppnådde korrelerade rumsliga mönster mellan respektive gen- och protein-uttryck och DNAmärkta antikroppsmätningar. Metoden möjliggör framställning av upp till 64 in situ-reaktioner med rumslig upplösning eller upp till 96 sekvenseringsbara bibliotek, av hög komplexitet, på ~2 dagar. Spatial host-microbiome sequencing, som presenteras i Artikel III, är en metod som används för att studera den rumsliga miljön som skapats mellan bakterier och värdceller inuti ett vävnadssnitt. Genom användning av Spatial host-microbiome sequencing kunde simultan in situinfångning av både mRNA och 16S-sekvenser från vävnadssnitt av tjocktarmen från tre olika musmodeller erhållas och sekvenseras. En deep learning-modell användes för att taxonomiskt identifiera 16S-sekvenserna. ~17000 gener och 39 bakteriella släkten var kvantitativt analyserade i 16 olika morfologiska regioner i mustarmen. Vi identifierade specifika släkten i tarmens hålrum och rumsliga variationer i genuttrycket i 100 vävnadssnitt. För att bättre förstå eventuell bakteriell påverkan på genotypiska skillnader, definierade vi celltyps-specifika interaktioner genom att beskriva aktiverade nätverk. Slutligen, konsekutiva vävnadssnitt från multipla biopsier av synovialled från patienter med ledgångsreumatism var preparerade med Spatial Transcriptomics-metoden och sekvenserade i Artikel IV. Justering och transformation av de konsekutiva vävnadssnitten möjliggjorde rumslig profilering i 3D av gener och celltyper inom biopsierna. Rumsliga variationer i genuttrycket påvisade radiellt distribuerade kluster runt organiserade strukturer med infiltrerande vita blodkroppar (TLOs). Hos patienter med utvecklade TLOs, innehöll dessa strukturer proinflammatoriska B-celler, medan omgivande områden innehöll många fibroblaster.

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-310604