המחברים אסירי תודה לג'סיקה סדיק, מייקל ר' אודאה, פיליפ הייזל וכו', על שסיפקו את מערך הנתונים GSE167490. המחברים מעריכים כי Faten A Sayed, Lay Kodama, Li Fan וכו ', מציעים את מערך הנתונים GSE183068. המחברים מודים ל-Shuqing Liu על העזרה בניתוח נתונים ול-Wen Yang על אספקת פלטפורמת ניתוח הנתונים. מחקר זה נתמך על ידי הקרן הלאומית למדעי הטבע של סין (82174511), אוניברסיטת צ'נגדו לרפואה סינית מסורתית מלגות חורשת משמש, תוכנית שיפור מחקר כישרונות משמעת (QJJJ2022001), תוכנית הכישרונות להתחדשות LiaoNing (XLYC 1807083), קרן לשכת מינהל סצ'ואן לרפואה סינית וצמחי מרפא (2023MS578), פרויקט לאומי להכשרת חדשנות ויזמות לתואר ראשון (202310633003X), ונושאים חדשניים של פרקטיקת מחקר מדעי לסטודנטים באוניברסיטת צ'נגדו לרפואה סינית מסורתית (KY-2023100). האנג'יה ליו והוי יאנג תרמו לעיצוב המחקר, לאיסוף, לפרשנות הנתונים, לניסוח ולתיקון כתב היד. שוצ'ינג ליו וסיו לי השתתפו בעיצוב המחקר, איסוף הנתונים וניסוח כתב היד. וון יאנג ואנואר עיישה היו אחראים על איסוף הנתונים ופענוחם. שין טאן הכין דמויות ו/או שולחנות. צ'ן ג'יאנג, יי ליו ולושואנג שיה הגו את המחקר וסקרו/ערכו את כתב היד. כל המחברים תרמו למאמר ואישרו את הגרסה שהוגשה.

שלבים 2 עד 9 של הניתוח יושמו באמצעות תוכנת R (ראה איור משלים 1 וקובץ משלים 1), ואילו שאר השלבים בוצעו בפלטפורמות המקוונות. פרטי מסדי הנתונים המשמשים בפרוטוקול זה (יחד עם קישורי האינטרנט) מסופקים בטבלת החומרים.
1. רכישת נתונים
<ol><li>גש למסד הנתונים הזמין לציבור של ביטוי גנים אומניבוס (GEO) במרכז הלאומי למידע ביוטכנולוגי.</li>
	<li>חפש את נתוני GEO בשם מחלת אלצהיימר בתיבת החיפוש.</li>
	<li>בחר את האורגניזמים העליונים כהומו ספיינס בצד ימין. הערה: תוצאות החיפוש היו נתונים על מחלת אלצהיימר בהומו ספיינס.</li>
	<li>לאחר סינון המידע שחיפשת, הורד את קבצי הנתונים GSE167490 ו- GSE183068 , הכוללים את features.tsv, barcode.tsv ו- matrix.mtx עבור כל דגימת גרעינים בודדת. מערכי הנתונים כללו 34 דגימות של אלצהיימר שמקורן בקליפת המוח המצחית, עם התפלגות שווה של 17 דגימות זכרים ו-17 דגימות נשים (טבלה משלימה 1).</li>
</ol>2. מיזוג דוגמאות
<ol><li>הגדר את נתיבי הנתונים ואת שמות הדוגמאות בהתאם במחשב. ייבא את 34 הדגימות שהורדו והקצה שמות ספציפיים למין לדגימות באמצעות שמות הפונקציות.</li>
	<li>צור אובייקטי Seurat לכל הדגימות באופן עיבוד אצווה באמצעות רשימת הפונקציות ו - Read10X, תוך ציון הפרמטרים כ - min.cells = 3 ו - min.features = 200.</li>
	<li>השתמש בפונקציה RenameCells כדי להוסיף מזהים לדוגמה כקידומות לברקודי התא כדי לשמר ברקודים של תאים במהלך תהליך המיזוג. זה הבטיח שכל תא ישמור על זהותו הייחודית וניתן יהיה לעקוב אחריו בחזרה למקור הדגימה המקורי שלו לאחר המיזוג.</li>
</ol>3. בקרת איכות (QC)
<ol><li>השתמש בפונקציה PercentageFeatureSet כדי לחשב את יחסי הגנים המיטוכונדריאליים, יחסי גן אריתרוציטים ויחסי גנים ריבוזום עבור כל תא.</li>
	<li>אחסן יחסים מחושבים אלה במטה-נתונים באמצעות האופרטור [[ ]] כדי לצרף מידע זה ישירות למטה-נתונים של כל תא.</li>
	<li>השתמש בפונקציית קבוצת המשנה כדי לבצע סינון תאים, תוך ציון הפרמטרים כ- nFeature_RNA > 200, nFeature_RNA < 10000, nCount_RNA <- 60000, percent.mt <- 10, percent.rb <- 5 ו - percent. HB < 75.</li>
	<li>אל תכלול GSM5106107 מהניתוח.</li>
</ol>4. בדיקת אפקט אצווה
<ol><li>בצע עיבוד נתונים.<ol><li>נרמל את הנתונים באמצעות הפונקציה NormalizeData .</li>
		<li>זהה את 2000 תכונות המשתנים המובילות בערכת הנתונים באמצעות הפונקציה FindVariableFeatures .</li>
		<li>בצע ניתוח רכיבים עיקריים (PCA)17 על הנתונים באמצעות RunPCA, תוך שמירה על 50 רכיבים עיקריים.</li>
		<li>צור תרשים מרפק באמצעות הפונקציה ElbowPlot כדי לקבוע את מספר הממדים האופטימלי לניתוח הבא. שקול את 50 הממדים הראשונים.</li>
		<li>שנה את קנה המידה של הנתונים באמצעות ScaleData כדי להבטיח שכל התכונות הן בקנה מידה דומה.</li>
		<li>זהה את השכנים הקרובים ביותר באמצעות FindNeighbors בהתבסס על 30 ממדים.</li>
		<li>החל את אלגוריתם UMAP באמצעות RunUMAP כדי להקטין את ממדיות הנתונים ל- 30 ממדים.</li>
	</ol></li>
	<li>הצג באופן חזותי את הנתונים המעובדים באמצעות הפונקציה DimPlot כאשר פרמטר ההפחתה מוגדר ל- umap ופרמטר group.by מוגדר ל - orig.ident. הערה: שלב זה יכול ליצור התוויה הממחישה את הנתונים במרחב UMAP המצומצם, המקובץ לפי זהויות התאים המקוריות. לאחר בחינת חלקות UMAP, התברר כי קיים אפקט אצווה. ההתקבצות או ההפרדה הברורה של תאים בהתבסס על מקור האצווה או הניסוי שלהם הצביעו על כך שאצוות הניסוי השפיעו על פרופילי ביטוי הגנים.</li>
</ol>5. שילוב נתונים
<ol><li>נרמל ותקנן את הנתונים באמצעות הפונקציה SCTransform .</li>
	<li>החל את אלגוריתם הרמוניה18 כדי לשלב את 33 הנתונים הנותרים של גרעינים בודדים. השתמש בבדיקת SCT לשילוב והגדר את המספר המרבי של חזרות הרמוניה ל- 20.</li>
	<li>השתמש בפונקציה FindClusters עם פרמטר רזולוציה המוגדר ל- 0.07 כדי לזהות אשכולות נפרדים בתוך הנתונים.</li>
	<li>השתמש בפונקציה RunUMAP עם מספר ממדים מוגדר (dims = 30) כדי להפחית עוד יותר את ממדיות הנתונים ולהציג באופן חזותי את האשכולות במרחב ממדי נמוך יותר.</li>
</ol>6. ביאור סוג תא
<ol><li>לאסוף את גני הסמן (טבלה משלימה 2) של תאים באמצעות סקירה מקיפה של הספרות הקיימת.</li>
	<li>לאחר זיהוי הטרוגניות הצביר התאי, יש לסווג את סוג כל תא אשכול לפי גני הסמן המבוטאים באופן ספציפי.</li>
	<li>הצג סוגים תאיים שונים עם הדמיה UMAP באמצעות חבילת ggplot2, שבה oligodendrocyte היה מודגש עם קוד צבע #DB7093, נוירון מעורר עם #FF69B4, אסטרוציטים עם #1874CD, מיקרוגליה עם #63B8FF, תא מבשר oligodendrocyte עם #DB7093, נוירון מעכב עם #FFC0CB, תא אנדותל עם #FF69B4.</li>
	<li>חשב את הפרופורציות של כל סוג תא מרובד לפי מין.</li>
</ol>7. חילוץ נתוני תאי גליה
<ol><li>חלץ נתוני אסטרוציטים מהנתונים המשולבים בכמות גדולה באמצעות פונקציית תת-קבוצה.</li>
	<li>חלץ נתוני מיקרוגליה מהנתונים המשולבים בכמות גדולה באמצעות פונקציית תת-ערכה.</li>
	<li>חלץ נתוני אוליגודנדרוציטים מהנתונים המשולבים בכמות גדולה באמצעות פונקציית תת-קבוצה.</li>
</ol>8. לכידת גנים בעלי ביטוי דיפרנציאלי ספציפי למין גליה (DEGs)
<ol><li>זהה DEGs ספציפיים למין של אסטרוציטים באמצעות הפונקציה FindMarkers (dent.1 = זכר, ident.2 = נקבה, group.by = group.sum, assay = RNA) עם ערכי סף: p-value < 0.05 ו- |avg_log2FC| > 30. תייגו את ה-DEGs המווסתים כלפי מעלה כ-Up, את ה-DEGs המווסתים כלפי מטה כ-Down ואת השאר כ-Stable.<ol><li>דמיינו את ה-DEGs באמצעות הפונקציה ggplot , כאשר ציר ה-x מייצג את ההפרש באחוזים בין שני תנאים (pct.1 - pct.2), וציר y המתאר את avg_log2FC. הגנים המווסתים כלפי מעלה הודגשו על ידי שימוש בצבע PaleVioletRed, הגנים המווסתים כלפי מטה עם ורוד, והגנים היציבים עם DodgerBlue3.</li>
	</ol></li>
	<li>זהה DEGs ספציפיים למין של מיקרוגליה באמצעות הפונקציה FindMarkers (dent.1 = זכר, ident.2 = נקבה, group.by = group.sum, assay = RNA) עם ערכי סף: p-value < 0.05 ו- |avg_log2FC| > 1. תייגו את ה-DEGs המווסתים כלפי מעלה כ-Up, את ה-DEGs המווסתים כלפי מטה כ-Down ואת השאר כ-Stable.<ol><li>דמיינו את ה-DEGs באמצעות הפונקציה ggplot , כאשר ציר ה-x מייצג את ההפרש באחוזים בין שני תנאים (pct.1 - pct.2), וציר y המתאר את avg_log2FC. הגנים המווסתים כלפי מעלה הודגשו על ידי שימוש בצבע OrangeRed, הגנים המווסתים כלפי מטה עם LightSalmon, והגנים היציבים עם SteelBlue1.</li>
	</ol></li>
	<li>זהה DEGs ספציפיים למין של אוליגודנדרוציטים באמצעות הפונקציה FindMarkers (dent.1 = זכר, ident.2 = נקבה, group.by = group.sum, assay = RNA) עם ערכי סף: p-value < 0.05 ו- |avg_log2FC| > 10. תייגו את ה-DEGs המווסתים כלפי מעלה כ-Up, את ה-DEGs המווסתים כלפי מטה כ-Down ואת השאר כ-Stable.<ol><li>דמיינו את ה-DEGs באמצעות הפונקציה ggplot , כאשר ציר ה-x מייצג את ההבדל באחוזים בין שני תנאים (pct.1 - pct.2), וציר y המתאר את avg_log2FC. הגנים המווסתים כלפי מעלה הודגשו על ידי שימוש בצבע DeepPink, הגנים המווסתים כלפי מטה עם HotPink, והגנים היציבים עם DeepSkyBlue3.</li>
	</ol></li>
</ol>9. ניתוחי העשרה פונקציונליים של DEGs ספציפיים למין
<ol><li>בצע ניתוח העשרה של אונטולוגיה גנטית (GO) על DEGs ספציפיים למין עבור כל סוג תא גלייה באמצעות הפונקציה enrichGO . הגדר את הפרמטרים הבאים: OrgDb = org. Hs.eg.db, keyType = SYMBOL, ont = ALL, pAdjustMethod = BH, pvalueCutoff = 0.01 ו- qvalueCutoff = 0.05.</li>
	<li>המר את סמלי הגן למזהי גנים מתאימים באמצעות פונקציית bitr. ביצוע ניתוח העשרה של אנציקלופדיה לגנים וגנומים (KEGG) על DEGs ספציפיים למין עבור כל סוג תא גלייה באמצעות הפונקציה enrichEGG . התאם את ההגדרות באופן הבא: אורגניזם = יש, keyType = kegg, pAdjustMethod = BH, pvalueCutoff = 0.01 ו- qvalueCutoff = 0.05.</li>
</ol>10. סטטיסטיקות תדירות של דגי גליה במסלולי גו וקג, דיאגרמות Venn של כל דג גליה ספציפי למין גלייה, ובניית רשת PPI
<ol><li>חשב את התדירות של DEGs ספציפיים למין גלייה במסלולי GO ו- KEGG באמצעות היסטוגרמה של תדר.</li>
	<li>גש למסד הנתונים STRING כדי לבנות את רשתות PPI.</li>
	<li>בחר את חלבונים מרובים. חפש את רשימת השמות בתיבת החיפוש. הגדר "אורגניזמים" כהומו ספיינס.</li>
	<li>סקור את רשימת החלבונים המתקבלים מהחיפוש. לחץ על המשך כדי להמשיך.</li>
	<li>ייצא את רשתות PPI על ידי בחירת אפשרות ההורדה , רצוי בפורמט PNG עם רזולוציה גבוהה יותר.</li>
	<li>הצג באופן חזותי את התפלגות הביטוי המשותף עבור הגנים הספציפיים למין העליון באמצעות דיאגרמות Venn.</li>
	<li>זהה את הגנים המשותפים כגנים מרכזיים במחקר בהתבסס על ניתוח דיאגרמת Venn.</li>
</ol>11. בניית רשת רגולטורית רב-גורמית
<ol><li>גש ל- NetworkAnalyst.</li>
	<li>לחץ על קלט רשימת גנים וציין אורגניזם כמו H. sapiens (אדם). הגדר את סוג המזהה כסמל גן רשמי. הזן את שם הגן בשדה החיפוש ולאחר מכן לחץ על העלה והמשך.</li>
	<li>בחר אינטראקציות Gene-miRNA ובחר miRTarBase v8.0. אשר את הבחירה על ידי לחיצה על אישור.</li>
	<li>המשך לאינטראקציות TF-gene ובחר את מסד הנתונים ENCODE . לחץ על אישור כדי לאשר את הבחירה.</li>
	<li>לאחר מכן, נווט אל TF-miRNA Coregulatory Network ולחץ על אישור כדי להמשיך.</li>
	<li>לבסוף, בחר המשך כדי ליצור את רשת הבקרה הרב-גורמית המשלבת אינטראקציות גן-miRNA ואינטראקציות TF-gene.</li>
</ol>12. ניתוח TCM גנטי ומטרה
<ol><li>גש למסד הנתונים המקוון Coremine Medical.</li>
	<li>הזן את שם הגן הספציפי ובחר את הגן המתאים עם הסיומת גן/חלבון, אנושי בתיבת החיפוש תחת המקטע חקור .</li>
	<li>נווט במקטע סמים וזהה את ה-TCMs המשויכים לסמים שחיפשו בהם. הערה: תרופות מובהקות סטטיסטית סומנו בכחול.</li>
	<li>קבע את חמשת ה- TCMs המובילים בהתבסס על ערך "המשמעות" שלהם כ- TCMs טיפוליים.</li>
</ol>13. סיכום מחקר של מרכיבי TCM במיקוד גן מפתח
<ol><li>גש לפלטפורמת המחקר מבוססת הפרמקולוגיה האינטגרטיבית של הרפואה הסינית המסורתית (TCMIP) ולמסד הנתונים ופלטפורמת הניתוח של מערכות הרפואה הסינית המסורתית (TCMSP). הזן את שמות עשבי התיבול בסרגל החיפוש כדי לאחזר את המרכיבים המתאימים להם.</li>
	<li>אחזר את המרכיבים במסד הנתונים של PubMed עם מגבלת זמן עד 10 באפריל 2023. מונחי החיפוש כללו את שם המולקולה ב-TCMSP ואת הרכיבים הכימיים ב-TCMIP כמונחי חיפוש, והוגבלו למאמרים שפורסמו באנגלית.</li>
	<li>סכם ונתח את עשבי התיבול ואת המרכיבים המתאימים שלהם הפועלים על אלצהיימר.</li>
</ol>14. אישור מיקוד תפקוד הטיפול של TCMs בספציפיות המין של אלצהיימר
<ol><li>ייבא עשבי תיבול ל- TCMIP ונווט לדף התיאור המתאים.</li>
	<li>השתמש בפונקציה ייצוא נתונים ובחר בפורמט CSV כדי להוריד את מונחי ההעשרה של GO - תהליך ביולוגי, GO - רכיב תאי, GO - פונקציה מולקולרית ומסלול ריאקטום.</li>
	<li>הצג באופן חזותי את תנאי ההעשרה שהורדו עבור כל צמח באמצעות תרשימי עמודות.</li>
</ol>

סמנים ביולוגיים גליאליים ספציפיים למין במחלת אלצהיימר: ניתוח תמלול

<ol>
	<li>Alzheimers Dement. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alzheimer's+disease+facts+and+figures.">Alzheimer's disease facts and figures.</a> Alzheimers Dement. 19 (4), 1598-1695 (2023).</li><li>Xie, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electroacupuncture+improves+M2+microglia+polarization+and+glia+anti-inflammation+of+hippocampus+in+Alzheimer's+disease.">Electroacupuncture improves M2 microglia polarization and glia anti-inflammation of hippocampus in Alzheimer's disease.</a> Front Neurosci. 15, 689629 (2021).</li><li>Xie, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inflammatory+factors+and+amyloid+beta-induced+microglial+polarization+promote+inflammatory+crosstalk+with+astrocytes.">Inflammatory factors and amyloid beta-induced microglial polarization promote inflammatory crosstalk with astrocytes.</a> Aging (Albany NY). 12 (22), 22538-22549 (2020).</li><li>Hampel, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+amyloid-beta+pathway+in+Alzheimer's+disease.">The amyloid-beta pathway in Alzheimer's disease.</a> Mol Psychiatry. 26 (10), 5481-5503 (2021).</li><li>Baik, S. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+breakdown+in+metabolic+reprogramming+causes+microglia+dysfunction+in+Alzheimer's+disease.">A breakdown in metabolic reprogramming causes microglia dysfunction in Alzheimer's disease.</a> Cell Metab. 30 (3), 493-507 (2019).</li><li>Fisher, D. W., Bennett, D. A., Dong, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sexual+dimorphism+in+predisposition+to+Alzheimer's+disease.">Sexual dimorphism in predisposition to Alzheimer's disease.</a> Neurobiol Aging. 70, 308-324 (2018).</li><li>Pan, R. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Positive+feedback+regulation+of+microglial+glucose+metabolism+by+histone+h4+lysine+12+lactylation+in+Alzheimer's+disease.">Positive feedback regulation of microglial glucose metabolism by histone h4 lysine 12 lactylation in Alzheimer's disease.</a> Cell Metab. 34 (4), 634-648 (2022).</li><li>Hansen, D. V., Hanson, J. E., Sheng, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microglia+in+Alzheimer's+disease.">Microglia in Alzheimer's disease.</a> J Cell Biol. 217 (2), 459-472 (2018).</li><li>Brandebura, A. N., Paumier, A., Onur, T. S., Allen, N. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Astrocyte+contribution+to+dysfunction,+risk+and+progression+in+neurodegenerative+disorders.">Astrocyte contribution to dysfunction, risk and progression in neurodegenerative disorders.</a> Nat Rev Neurosci. 24 (1), 23-39 (2023).</li><li>Peng, L., Bestard-Lorigados, I., Song, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+synapse+as+a+treatment+avenue+for+Alzheimer's+disease.">The synapse as a treatment avenue for Alzheimer's disease.</a> Mol Psychiatry. 27 (7), 2940-2949 (2022).</li><li>Tubi, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=White+matter+hyperintensities+and+their+relationship+to+cognition:+Effects+of+segmentation+algorithm.">White matter hyperintensities and their relationship to cognition: Effects of segmentation algorithm.</a> Neuroimage. 206, 116327 (2020).</li><li>Wu, H., Kirita, Y., Donnelly, E. L., Humphreys, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Advantages+of+single-nucleus+over+single-cell+RNA+sequencing+of+adult+kidney:+Rare+cell+types+and+novel+cell+states+revealed+in+fibrosis.">Advantages of single-nucleus over single-cell RNA sequencing of adult kidney: Rare cell types and novel cell states revealed in fibrosis.</a> J Am Soc Nephrol. 30 (1), 23-32 (2019).</li><li>Soreq, L., Bird, H., Mohamed, W., Hardy, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Single-cell+RNA+sequencing+analysis+of+human+Alzheimer's+disease+brain+samples+reveals+neuronal+and+glial+specific+cells+differential+expression.">Single-cell RNA sequencing analysis of human Alzheimer's disease brain samples reveals neuronal and glial specific cells differential expression.</a> PLoS One. 18 (2), e0277630 (2023).</li><li>Sadick, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Astrocytes+and+oligodendrocytes+undergo+subtype-specific+transcriptional+changes+in+Alzheimer's+disease.">Astrocytes and oligodendrocytes undergo subtype-specific transcriptional changes in Alzheimer's disease.</a> Neuron. 110 (11), 1788-1805 (2022).</li><li>Chen, Y., Colonna, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microglia+in+Alzheimer's+disease+at+single-cell+level.+Are+there+common+patterns+in+humans+and+mice.">Microglia in Alzheimer's disease at single-cell level. Are there common patterns in humans and mice.</a> J Exp Med. 218 (9), e20202717 (2021).</li><li>Brase, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Single-nucleus+RNA-sequencing+of+autosomal+dominant+Alzheimer+disease+and+risk+variant+carriers.">Single-nucleus RNA-sequencing of autosomal dominant Alzheimer disease and risk variant carriers.</a> Nat Commun. 14 (1), 2314 (2023).</li><li>Ringner, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+is+principal+component+analysis.">What is principal component analysis.</a> Nat Biotechnol. 26 (3), 303-304 (2008).</li><li>Korsunsky, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=sensitive+and+accurate+integration+of+single-cell+data+with+harmony.">sensitive and accurate integration of single-cell data with harmony.</a> Nat Methods. 16 (12), 1289-1296 (2019).</li><li>Vegeto, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+sex+and+sex+hormones+in+neurodegenerative+diseases.">The role of sex and sex hormones in neurodegenerative diseases.</a> Endocr Rev. 41 (2), 273-319 (2020).</li><li>Hafemeister, C., Satija, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Normalization+and+variance+stabilization+of+single-cell+RNA-seq+data+using+regularized+negative+binomial+regression.">Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression.</a> Genome Biol. 20 (1), 296 (2019).</li></ol>

אין ניגוד עניינים בכתב יד זה, וכל המחברים אישרו את הגשתו לפרסום.

ייחודיות מגדרית זוהתה באפידמיולוגיה, פתולוגיה וביטוי קליני של שנת19 לספירה. כאן, אישרנו את המנגנון הפתולוגי הפוטנציאלי של "ציר הורמון-סינפסה-נוירון" מגנים גליה ספציפיים למין ומסלולים קשורים בחולי אלצהיימר. NLGN4Y היה הגן המשותף היחיד בשלושת תאי הגליה, והוא נבחר כסמן ביולוגי לייח...

מחלת אלצהיימר (AD) היא מחלה עולמית עם שכיחות גבוהה, והיא מהווה 60%-80% מהדמנציה1. למרות שכיחותה הגבוהה, הפתוגנזה המכניסטית של אלצהיימר אינה מוגדרת בבירור, ועד כה לא היו טיפולים יעילים2. הפתולוגיות העיקריות באלצהיימר זוהו כאטרופיה עצבית והצטברות של פסולת פתולוגית, בעיקר חלבון טאו הקשור למיקרוטובול, ו-β-עמילואיד (Aβ)3,4. הפתוגנזה של אלצהיימר קשורה לאוטופגיה חריגה, עקה חמצונית, תפקוד לקוי של המיטוכונדריה, דלקת והפרעת מטבוליזם של אנרגיה5. סקרי שכיחות הוכיחו כי שני שלישים מחולי אלצהיימר היו נשים6. הבדלים ספציפיים למין באלצהיימר קיימים באטיולוגיה, בביטויים קליניים, במניעה ובטיפול. לפיכך, חשיפת המנגנון הביולוגי הגורם להבדלים ספציפיים למין באלצהיימר והתמקדות ברפואה הסינית המסורתית (TCM) יכולה לספק מסגרת תיאורטית מקיפה יותר להבנת הפתוגנזה של אלצהיימר, ולהנחות עוד יותר את אסטרטגיית הטיפול המדויקת.
תאי נוירוגליה, במיוחד מיקרוגליה, אסטרוציטים ואוליגודנדרוציטים, עשויים לתרום לפתוגנזה של אלצהיימר. באלצהיימר, תאי מיקרוגליה מופעלים ומשנים גנטית, אשר תורמים לתגובה דלקתית, פגוציטוזה וסילוק Aβ 7,8; אסטרוציטים משתנים גנטית, מה שמשפיע על פעילות סינפטית, הומאוסטזיס יונים ומטבוליזם של אנרגיה ושומנים9; אוליגודנדרוציטים משתנים גנטית עם ספציפיות מין, מה שתורם לאובדן עצבי, סבכים נוירופיברילריים ונגעי חומר לבן10,11.
במחקר זה השתמשנו בריצוף RNA של גרעינים בודדים (snRNA-seq) כטכניקה מעולה. בהשוואה לריצוף RNA חד-תאי (scRNA-seq), snRNA-seq מציע יתרונות במונחים של עושר דגימה, שלמות סוג התא ואמינות נתונים12,13. SnRNA-seq נמצא בשימוש נרחב במחקרים המתמקדים באלצהיימר וחוקרים את תפקידם של תאי גלייה 14,15,16. אימוצו הרחב בתחומי מחקר אלה מדגיש את יעילותו במתן תובנות חשובות לגבי מאפייני השעתוק של תאי גלייה באלצהיימר. על ידי מינוף היתרונות של snRNA-seq, חוקרים הצליחו לחשוף מידע חיוני לגבי מעורבותם של תאי גלייה בפתולוגיה של אלצהיימר ולזהות מטרות טיפוליות פוטנציאליות. על מנת לחקור מאפייני שעתוק נוירוגליאלי ספציפיים למין באלצהיימר וTCMs פוטנציאליים לספציפיות המין של אלצהיימר, מחקר זה ניתח נתוני snRNA-seq מקליפת המוח הקדמית של חולי אלצהיימר ממסד הנתונים הציבורי NCBI GEO. גנים ספציפיים למין המבוטאים באופן דיפרנציאלי (DEGs), אונטולוגיה גנטית (GO), אנציקלופדיה קיוטו לגנים וגנומים (KEGG), רשת אינטראקציה חלבון-חלבון (PPI) ורשת גנים-TF-miRNA מנותחים עוד יותר כדי לחשוף סמנים ביולוגיים מרכזיים ופתוגנזה פוטנציאלית. לבסוף, הוצעו TCMs פוטנציאליים, והמרכיבים הפעילים שלהם הוצגו עם טבלאות על ידי חיפוש במסדי הנתונים Coremine Medical, TCMIP ו- TCMSP.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Database</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Coremine Medical database</td>
			<td>Jointly developed by Norway, the Chinese Academy of Sciences, the Chinese Academy of Medical Sciences, the National Medical Library of the United States and other institutions</td>
			<td></td>
			<td>When you explore concepts in CoreMine Medical you access a database that is structured to relate important concepts, ranked by statistical relevance, to your topic. For example, if you type in &#34;Alzheimer disease,&#34; in addition to retrieving documents and resources that discuss the disease, you will be able to view networks and lists that show how your query concept is related to other bio-medical concepts. This provides an overview of concepts that relate to your search as well as being an interface for navigating information on these concepts. 
			Weblink: https://coremine.com/medical/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Gene Expression Omnibus (GEO)</td>
			<td>National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI)</td>
			<td></td>
			<td>GEO is a public functional genomics data repository supporting MIAME-compliant data submissions. Array- and sequence-based data are accepted. Tools are provided to help users query and download experiments and curated gene expression profiles. 
			Weblink: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Integrative Pharmacology-based Research Platform of Traditional Chinese Medicine (TCMIP, version: 2.0)</td>
			<td>None</td>
			<td></td>
			<td>Introduction to the Integrated Pharmacology Based Network Computational Research Platform for Traditional Chinese Medicine [TCMIP v2.0], http://www.tcmip.cn/ ) It is an intelligent data mining platform based on the online database of the Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine (ETCM), which integrates medical big data management and pharmacological computing services. It aims to reveal the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarize and pass on the experience of famous doctors, control the quality of traditional Chinese medicine, explain the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new Chinese medicine, especially the discovery and optimization of modern drug combinations, Provide a strong data foundation and analytical tools. Based on TCMIP v1.0, a comprehensive upgrade is implemented, including five major databases and seven functional modules. Through system integration and module integration, a comprehensive analysis of the multi-level correlation of the &#34;disease syndrome prescription&#34; interaction network can be quickly achieved. As an intelligent data mining platform, TCMIP v2.0 will provide a strong data foundation and analysis platform for revealing the scientific connotation of traditional Chinese medicine theory and the scientific value of original thinking in traditional Chinese medicine, summarizing and inheriting the experience of famous doctors, quality control of traditional Chinese medicine, elucidating the principles of traditional Chinese medicine action, research and development of new traditional Chinese medicine drugs, especially modern drug combination discovery and optimization. 
			Weblink: http://www.tcmip.cn/TCMIP&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NetworkAnalyst</td>
			<td>None</td>
			<td></td>
			<td>Networkanalyze is an online visualization analysis platform for gene expression analysis and meta-analysis. It can perform comparative, quantitative, differential and enrichment analysis of gene expression, protein-protein interaction analysis, integration analysis of multiple datasets, and can also draw high-value images such as PCA, protein-protein interaction network diagram, heatmap, volcano diagram, Wayne diagram, etc. 
			Weblink: https://www.networkanalyst.ca/NetworkAnalyst/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PubMed database</td>
			<td>National Center for Biotechnology Information in the United States (NCBI)</td>
			<td></td>
			<td>The Pubmed database is a biomedical literature database maintained by the National Library of Medicine (NLM) in the United States, aimed at providing the latest medical research results to scientists, doctors, researchers, and students worldwide. This database collects biomedical literature from around the world, including journal articles, papers, books, etc. As of now, the Pubmed database has collected over 30 million articles and is continuously updated every week. 
			Weblink: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R software</td>
			<td>Ross Ihaka and Robert Gentleman</td>
			<td></td>
			<td>R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&#38;T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are 
			some important differences, but much code written for S runs unaltered under R. 
			Weblink: https://www.r-project.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>STRING database (STRING, version 11.0)&#160;</td>
			<td>Swiss Institute of Bioinformatics</td>
			<td></td>
			<td>STRING is a database of known and predicted protein interactions. The interactions include direct (physical) and indirect (functional) associations 
			Weblink: https://string-db.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP)</td>
			<td>Zhejiang Jiuwei Health Co., Ltd</td>
			<td></td>
			<td>TCMSP is not only a data repository, but also an analysis platform for users to comprehensively study Traditional Chinese Medicines (TCM): including identification of active components, screening of drug targets and generation of compounds-targets-diseases networks, as well as the detailed drug pharmacokinetic information involving drug-likeness (DL), oral bioavailability (OB), blood-brain barrier (BBB),intestinal epithelial permeability (Caco-2), ALogP,fractional negative surface area (FASA-) and number of &#160;H-bond&#160;donor/acceptor &#160;(Hdon/Hacc). So far, TCMSP has attracted broad attentions and several groups have published more than 10 papers by using our TCMSP database within about one year. 
			Weblink: https://tcmsp-e.com</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

biomarker identification for gender specificity of alzheimer's disease based on the glial transcriptome profiles

סמנים ביולוגיים רבים ספציפיים למין התגלו לאחרונה במחלת אלצהיימר (AD); עם זאת, תאי גליה מוחיים דווחו רק לעתים רחוקות. מחקר זה ניתח 220,095 תעתיקי גרעינים בודדים מקליפת המוח הקדמית של שלושים ושלושה אנשים באלצהיימר במסד הנתונים GEO. גנים ספציפיים למין בעלי ביטוי דיפרנציאלי (DEGs) זוהו בתאי גלייה, כולל 243 באסטרוציטים, 1,154 במיקרוגליה ו-572 באוליגודנדרוציטים. ניתוחי ביאור פונקציונלי של Gene Ontology (GO) וניתוחי העשרת מסלולים של Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) חשפו ריכוז תפקודי במסלולים סינפטיים, עצביים והורמונליים. רשת אינטראקציה חלבון-חלבון (PPI) זיהתה MT3, CALM2, DLG2, KCND2, PAKACB, CAMK2D ו-NLGN4Y באסטרוציטים, TREM2, FOS, APOE, APP ו-NLGN4Y במיקרוגליה, ו-GRIN2A, ITPR2, GNAS ו-NLGN4Y באוליגודנדרוציטים כגנים מרכזיים. NLGN4Y היה הגן היחיד המשותף לשלושת תאי הגליה וזוהה כסמן ביולוגי לייחודיות המגדרית של אלצהיימר. רשת קו-רגולציה של גורם שעתוק גנים (TF)-miRNA זיהתה רגולטורים מרכזיים עבור NLGN4Y ו-TCMs היעד שלה. זוהו Ecklonia kurome Okam (Kunbu) ו-Herba Ephedrae (Mahuang), והוצגו ההשפעות של החומרים הפעילים על אלצהיימר. לבסוף, ניתוח העשרה של קונבו ומאהואנג הציע שהם עשויים לשמש כמועמדים טיפוליים לספציפיות מגדרית של אלצהיימר.

Alzheimer&#39;s disease (AD) is a global disease with high incidence, and it accounts for 60%-80% of dementia1. Despite its high incidence, the mechanistic pathogenesis of AD is not clearly delineated, and there have been no effective therapeutics until now2. The main pathologies in AD were identified as neuronal atrophy and the accumulation of pathological debris, mainly microtubule-associated protein Tau, and &#946;-amyloid (A&#946;)3,4. The pathogenesis of AD is associated with abnormal autophagy, oxidative stress, mitochondrial dysfunction, inflammation, and energy metabolism disorder5. Prevalence surveys proved that two-thirds of AD patients were women6. Sex-specific differences in AD exist in the etiology, clinical manifestations, prevention, and treatment. Thus, revealing the biological mechanism that causes sex-specific differences in AD and targeting traditional Chinese medicine (TCM) can potentially provide a more comprehensive theoretical framework to understand the pathogenesis of AD, and to further guide accurate treatment strategy.
Neuroglial cells, especially microglia, astrocytes, and oligodendrocytes, potentially contribute to the pathogenesis of AD. In AD, microglia are activated and genetically altered, which contribute to inflammatory response, phagocytosis, and A&#946; clearance7,8; astrocyte is genetically altered, which affects synaptic activity, ion homeostasis, and energy and lipid metabolism9; oligodendrocyte is genetically altered with sex specificity, which contributes to neuronal loss, neurofibrillary tangles, and white matter lesions10,11.
In this study, we employed single-nuclei RNA sequencing (snRNA-seq) as a superior technique. Compared to single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), snRNA-seq offers advantages in terms of sample richness, cell type integrity, and data reliability12,13. SnRNA-seq has been extensively utilized in studies focusing on AD and exploring the role of glial cells14,15,16. Its wide adoption in these research areas highlights its effectiveness in providing valuable insights into the transcriptional characteristics of glial cells in AD. By leveraging the advantages of snRNA-seq, researchers have been able to uncover crucial information regarding the involvement of glial cells in AD pathology and identify potential therapeutic targets. In order to explore sex-specific neuroglial transcriptional characteristics in AD and potential TCMs for sex specificity of AD, this study analyzed snRNA-seq data from the frontal cortex of AD patients from the NCBI GEO public database. Sex-specific differentially expressed genes (DEGs), Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), Protein-protein interaction (PPI) network, and gene-TF-miRNA network are further analyzed to reveal key biomarkers and potential pathogenesis. Finally, potential TCMs were suggested, and their active ingredients were displayed with tables by searching the Coremine Medical, TCMIP, and TCMSP databases.

מחבר זרקור: חקר חתימות גליה ספציפיות למין ומובילים טיפוליים למחלת אלצהיימר

זיהוי סמן ביולוגי לספציפיות מגדרית של מחלת אלצהיימר בהתבסס על פרופילי שעתוק גליה

Our research aims to identify gender-specific genes in glial cells, explore associated pathways, and evaluate the potential therapeutic effects of TCM on Alzheimer's disease. The present protocol analyzes a large number of single-nuclei transcriptomes from the GEO database through bioinformatics analysis. Our protocol offers advantages, including single-cell resolution, CTAP identification of biomarker discovery, and comparison of growth in different genders.Our laboratory will focus on the field of neuroscience with a parameter focus on utilizing acupuncture to enhance the treatment of neurological disorders.

ניתוח SnRNA-seq של פרופילי שעתוק גליה קדמית וביאור סוגי תאים בסך הכול התקבלו 220,095 גרעינים ו-32,077 גנים בקליפת המוח הקדמית של 17 זכרים ואלצהיימר ו-17 נקבות (איור 1A). תרשים UMAP המחיש את סך כל התעתיקים הקדמיים של גרעינים בודדים המציגים סוגים שונים של גרעינים לאחר ניתוח הפחתת מ...

מחקר זה ניתח תעתיקי גרעינים בודדים של שלושים ושלושה אנשים עם מחלת אלצהיימר (AD), וחשף DEGs ספציפיים למין בתאי גלייה. ניתוח העשרה תפקודית הדגיש מסלולים סינפטיים, עצביים והורמונליים. זוהו גנים מרכזיים, כלומר NLGN4Y והרגולטורים שלו, והוצעו מועמדים טיפוליים פוטנציאליים לאלצהיימר ספציפי למגדר.

Many sex-specific biomarkers have been recently revealed in Alzheimer&#39;s disease (AD); however, cerebral glial cells were rarely reported. This study ...

מטרת המחקר שלנו היא לזהות גנים ספציפיים למין בתאי גלייה, לחקור מסלולים קשורים ולהעריך את ההשפעות הטיפוליות האפשריות של TCM על מחלת אלצהיימר. הפרוטוקול הנוכחי מנתח מספר רב של תעתיקי גרעינים בודדים ממסד הנתונים GEO באמצעות ניתוח ביואינפורמטיקה. הפרוטוקול שלנו מציע יתרונות, כולל רזולוציה של תא בודד, זיהוי CTAP של גילוי סמנים ביולוגיים והשוואת גדילה בין מגדרים שונים.המעבדה שלנו תתמקד בתחום מדעי המוח עם דגש על שימוש בדיקור סיני כדי לשפר את הטיפול בהפרעות נוירולוגיות.

biomarker-identification-for-gender-specificity-alzheimer-s-disease

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Biomarker Identification for Gender Specificity of Alzheimer's Disease Based on the Glial Transcriptome Profiles

587 Views.  Chengdu University of Traditional Chinese Medicine. מטרת המחקר שלנו היא לזהות גנים ספציפיים למין בתאי גלייה, לחקור מסלולים קשורים ולהעריך את ההשפעות הטיפוליות האפשריות של TCM על מחלת אלצהיימר. הפרוטוקול הנוכחי מנתח מספר רב של תעתיקי גרעינים בודדים ממסד הנתונים GEO באמצעות ניתוח ביואינפורמטיקה. הפרוטוקול שלנו מציע יתרונות, כו?...

Video: מחבר זרקור: חקר חתימות גליה ספציפיות למין ומובילים טיפוליים למחלת אלצהיימר

Many sex-specific biomarkers have been recently revealed in Alzheimer&#39;s disease (AD); however, cerebral glial cells were rarely reported. This study analyzed 220,095 single-nuclei transcriptomes from the frontal cortex of thirty-three AD individuals in the GEO database. Sex-specific Differentially Expressed Genes (DEGs) were identified in glial cells, including 243 in astrocytes, 1,154 in microglia, and 572 in oligodendrocytes. Gene Ontology (GO) functional annotation analyses and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analyses revealed functional concentration in synaptic, neural, and hormone-related pathways. Protein-protein interaction network (PPI) identified MT3, CALM2, DLG2, KCND2, PAKACB, CAMK2D, and NLGN4Y in astrocytes, TREM2, FOS, APOE, APP, and NLGN4Y in microglia, and GRIN2A, ITPR2, GNAS, and NLGN4Y in oligodendrocytes as key genes. NLGN4Y was the only gene shared by the three glia and was identified as the biomarker for the gender specificity of AD. Gene-transcription factor (TF)-miRNA coregulatory network identified key regulators for NLGN4Y and its target TCMs. Ecklonia kurome Okam (Kunbu) and Herba Ephedrae (Mahuang) were identified, and the effects of the active ingredients on AD were displayed. Finally, enrichment analysis of Kunbu and Mahuang suggested that they might act as therapeutic candidates for gender specificity of AD.

This study analyzed single-nuclei transcriptomes of thirty-three individuals with Alzheimer's disease (AD), revealing sex-specific DEGs in glial cells. Functional enrichment analysis highlighted synaptic, neural, and hormone-related pathways. Key genes, namely NLGN4Y and its regulators, were identified, and potential therapeutic candidates for gender-specific AD were proposed.