糖尿病、高血圧、心血管疾患などの肥満および関連する併存疾患は、世界的に最も一般的な健康リスクであり、有病率は過去35年間で倍増しており、すでに小児期に出現している。 生物学的には、脂肪塊が増殖のほかに蓄積するために、線維芽細胞様前駆細胞（前脂肪細胞）の脂質で満たされた成熟脂肪細胞への分化は、組織拡張の主要 したがって、脂肪細胞の発達、分化、および生物学のこのプロセスにおける分子イベントの理解は、ますます重要になっています。
マウス3T3‐L1などの脂肪細胞前細胞株、またはマウス、ラットまたはヒトからの一次脂肪細胞は、ヒト脂肪形成の実験モデルとして機能し、脂肪形成調節因子を特徴付けるために広く使用されており、それによって脂肪形成を調節する分子プロセスに実質的な洞察を提供する。 それにもかかわらず、例えば、3T3‐L1細胞が自発的に不死化異数体胚性線維芽細胞であり、それらがマウスに由来するように、ヒト脂肪形成の生理 一方、一次ヒト前脂肪細胞は、成熟した脂肪細胞に分化する能力を失うことなく、高い細胞数に拡張することはできない。 さらに、個体の細胞からの一過性培養物については、高度の個体間変動性があり、したがって一般化可能性が制限される。
2001年、シンプソン–ゴラビ–ベーメル症候群（SGBS）の少年由来のヒト脂肪細胞前細胞株が確立され、脂肪細胞研究におけるin vitro研究に適したモデル系であることが示された。 SGBS preadipocytesは、ヒト起源の二倍体であり、無血清、化学的に標準化された培地で分化し、細胞数が大幅に増加することができるように再現性のある実験を可能にし、細胞は30世代以上にわたって良好な分化能力を保持している。 SGBSモデルはadipokinesのadipogenesisまたは性格描写のadipocyteの生物学の病理学のテスト、遺伝の影響のような多数の調査のために、使用されました。 原理の証明として、GLUT4、レプチン、またはリポタンパク質リパーゼ（LPL）のような遺伝子の発現プロファイルは、脂肪組織生検からの一次ヒト前脂肪細胞のものに似ていることが示されている。 しかし、ＳＧＢＳ前脂肪細胞および分化したｓｇｂｓ脂肪細胞から分泌されるタンパク質の定性的比較はまだ行われていない。
ここでは、脂肪細胞分化の時間経過中にSGBS細胞のタンパク質および発現プロファイルに関する包括的な分析を行った。 プロテオームおよびトランスクリプトームレベルでの脂肪細胞分化を特徴付けるために、ヒトＳＧＢＳ前脂肪細胞細胞を以前に記載されたように分化させた。 簡単に説明すると、サブフルエントＳＧＢＳ前脂肪細胞は、３ ３μ ｍビオチン、１ ７μ ｍパントテン酸、１ ０μ ｇ ｍｌアポトランスフェリン、２ ０ｎｍインスリン、１ ０ｎｍヒドロコルチ 分化の最初の４日間、培地に、２ ５ｎｍのデキサメタゾン、５ ０ ０μ ｍのイソブチル−メチルキサンチン、および２μ ｍのロシグリタゾンをさらに補充した（詳細については、支持情報を参照されたい）。
プロテオーム分析には、前述のように細胞内および分泌タンパク質の正確な詳細な定量的プロテオーム分析のために、LC‐MS/MSと組み合わせた細胞培養（SILAC） 全ての実験は生物学的三重化合物中で行った。
我々は3737の細胞内タンパク質を同定し、そのうち2602は少なくとも二つの生物学的複製で確実に定量化された。 セクレトーム分析では、390タンパク質が同定された39タンパク質は、アポリポタンパク質E（APOE）とアディポネクチン（ADIPOQ）などの確立された脂肪形成調節因子と変調 全体として、細胞内および細胞外タンパク質のほぼ半分は、脂肪細胞の分化中に差動的に発現した（図1A）。
GO(gene ontology)データベースアノテーションによるタンパク質の細胞内局在の解析では、細胞質タンパク質だけでなく、核タンパク質やミトコンドリアタンパク質も濃縮されていました(図1B)。 1135細胞内タンパク質と18分泌タンパク質が大幅に>0のlog2倍の変化で調節されることが決定されました。図5および<0.01のp値（不等分散を持つ両側t検定）（図1C、表S1、サポート情報）。
すべての調節されたタンパク質は、注釈されたGO生物学的プロセスおよび標準的な経路、ならびに京都遺伝子およびゲノム百科事典（KEGG）によって提供された代謝経路への割り当てに従ってクラスター化された。 調節されたタンパク質の大部分は、代謝経路、例えば、トリカルボン酸サイクルおよびミトコンドリア呼吸鎖、ならびに脂肪酸ベータ酸化に関与している（図2A）。 分子タンパク質機能の解析では、ポリ(A)RNA結合タンパク質、カドヘリンベースの細胞間相互作用タンパク質、酸化還元酵素、リボソームタンパク質、アクチン結合タンパク質が濃縮されていました(図2B)。 特異的に発現されたタンパク質のKEGG経路分析は、アミノ酸代謝、細胞呼吸、および脂肪酸代謝が最も有意に調節されていることを明らかにした（図2C）。 ペルオキシソーム増殖因子活性化受容体（Ｐｐａｒ Γ）シグナル伝達経路に関与するいくつかのタンパク質は、前述のように、アップレギュレートされた。 一緒に取られて、adipocytesの微分は最も影響を受けた物である脂質およびアミノ酸の新陳代謝関連経路が付いている差動蛋白質の表現の大きい程度と
トランスクリプトームに関連したプロテオームの包括的な分析のために、我々はさらにAffymetrix GeneChip発現解析により脂肪形成中の遺伝子発現プロファイルを解析した。 このために、5μ gの全RNAをマイクロアレイ分析のために処理した。 サンプルの逆転写、in vitro転写、断片化、およびハイブリダイゼーションは、製造業者の推奨に従って行われた。 試料をHG U133A2.0アレイにハイブリダイズした。 スキャンと最初のデータ処理は、GeneChip操作ソフトウェアで実行されました。 サンプルセル強度（CEL）ファイルをGeneSpring GX7.3にインポートしました。 （Ａｇｉｌｅｎｔ，Ｐａｌｏ Ａｌｔｏ，ＵＳＡ）生データ処理のためのＲＭＡアルゴリズムを使用する。 すべてのアレイ上の各遺伝子を、その遺伝子のすべての測定値の中央値に正規化した。 遺伝子は、一般的に、生の発現シグナルがすべてのサンプルで100未満であった場合に発現しないと考えられた。 安心して、主成分分析では、サンプルは分化の異なる段階にグループ化されます（図S1、サポート情報）。 統計分析のために、サンプルを、発現プロファイル（支持情報）に従って、前脂肪細胞（n=3）、早期分化（n=3）、中間表現型（n=2）、および成熟脂肪細胞（n=3）にグループ化した。 交差遺伝子誤差モデルによって推定された分散は、統計的試験のためにさらに使用された。 データは、Ｐｒｏｔｅｏｍｉｃｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ ｄａｔａｂａｓｅ（ＰＲＩＤＥ）（ＩＤ ＰＸＤ０ １ ２ ４ ７ ６）およびＧＥＯデータセットＧＳＥ１ ２ ３ ３ ８ ５に寄託した。
合計14372のうち22277の試験された転写物は、分化の任意の時点でSGBS細胞で発現され、9346のユニークなタンパク質をコードした。 これらのうち１ ５ ２ ０も同様にタンパク質レベルで定量した（表Ｓ２、支持情報）。 404(2.8%)転写産物によって表される313個の遺伝子(3.3%)は、脂肪細胞分化の間に発現変化>を5倍有していた(表S3、支持情報)。 相関解析により、タンパク質レベルでの調節は、脂肪細胞と前脂肪細胞を比較するトランスクリプトームレベルに非常に対応していることが明らかになった（図S2、支持情報）。
次に、我々は分化の分子署名のロバスト性をテストするためのトランスクリプトームとプロテオームレベルで脂肪形成中の典型的な脂肪細胞マーカー発現 アディポネクチン発現，コレステロール合成（アセチル‐Ｃｏａアセチルトランスフェラーゼ，リパーゼＥ），アミノ酸代謝（アミノアシラーゼ），脂肪形成および脂肪分解に関与する因子（アセチル‐Ｃｏａカルボキシラーゼαおよびβ（ＡＣＡＣＡ，ＡＣＡＣＢ））のアップレギュレーションを見出した。 さらに、LPL、脂肪酸結合タンパク質4（FABP4）、脂肪酸シンターゼ（FASN）、ステアロイルCoAデサチュラーゼとAPOEのような成熟した脂肪細胞の典型的なマーカーがアップレギュレー 対照的に、ラテキシン（LXN）、カルボキシペプチダーゼA1、2および4の阻害剤は、ダウンレギュレートされることが観察された。 我々は、三つの前脂肪細胞マーカー、LXN、転写因子GATA‐6（GATA6）、およびC‐X‐Cモチーフケモカイン6（CXCL6）、および四つの成熟脂肪細胞マーカー LPL、ACACB、APOE、およびatpクエン酸リアーゼ（ACLY）（図S3、支持情報）を同定した。
マーカー遺伝子発現プロファイルを検証し、最高の脂肪細胞状態予測能力を有するものを同定するために、我々は三つの独立したSGBS分化実験（支持情報）でTaqMan RT‐PCR SGBS細胞では、我々はすべての七つのマーカー遺伝子の遺伝子発現プロファイルを検証することができたし、SGBS分化中に有意な調節を示した。 SGBS細胞でqPCRで検証された5つのマーカー遺伝子も、プロテオームレベルで同じ方向に調節されました(図3)。 成熟脂肪細胞ではＡＣＡＣＢ，アシル，ＡＤＩＰＯＱ，ＡＰＯＥが有意にアップレギュレートされたが，ＬＸＮは有意にダウンレギュレートされた。
まとめると、SGBS脂肪細胞は、主要な特徴と主要なタンパク質と主要な哺乳類脂肪細胞のmRNA署名、例えば、形態学的特性だけでなく、Ppar Γ経路の活性化のよ ここで、我々はまた、いくつかの典型的なアディポカイン（例えば、ADIPOQ）と成熟脂肪細胞マーカー（例えば、LPL、FABP4、FASN）の発現がSGBS細胞分化に誘導されることを示している。 さらに、得られたデータは、脂質代謝関連経路が最も影響を受けている脂肪形成中の代謝プログラミングを明らかにする。
ここで提示されたプロテオミクスおよびトランスクリプトミクスのデータは、脂肪細胞分化のためのよく特徴付けられたモデルシステムとしてのSGBS細胞のさらなる応用と確立のために興味深いものであることを期待しているだけでなく、マーカー遺伝子の同定のために、組成と分化状態の面でヒト脂肪組織生検を特徴付けるために使用することができます。 我々のデータは、脂肪形成とヒト脂肪細胞シグネチャの調節に焦点を当てた将来の研究を容易にし、ガイドすることができます。