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如何利用單細胞技術發腫瘤高分文章

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如何利用單細胞技術發腫瘤高分文章

發布日期:2021-06-30 作者: 點擊:

單細胞技術應用主要有三個方向:腫瘤方向、免疫細胞方向和生長發育方向。其中生長發育方向是Z早應用的,從人、大小鼠逐漸擴展到其他各物種的發育研究。前兩個方向常結合在一起,其中腫瘤方向的應用,在整個單細胞技術應用中占比超過40%,一個原因是癌癥類型多樣,另一個原因是癌癥科研價值巨大。



上圖是用單細胞技術研究癌癥的常規思路,通過對比癌組織和正常組織的細胞群差異,進而發現致病機制以提供治療手段參考。如果樣本量巨大,這種思路的文章可發表CNS等神刊;如果我們樣本量只有幾例,如此思路依然能發10分以上的好文章。今天以2018年《nature medicine》的文章為例,詳細聊聊它的思路。


這篇文章是單細胞技術研究癌癥的經典,為后面許多研究癌癥的提供思路樣板。作者通過5個肺癌患者的15個樣品,通過scRNA-seq把肺癌組織和癌旁組織進行細胞聚類分析,研究腫瘤微環境的細胞構成及功能。


首先作者取了5個肺癌病人的樣本(含癌旁樣品)共計15個肺癌組織和4個正常組織。通過單細胞測序后進行了總體分析。

 然后作者依次對每一個亞類進行進一步分析,首先作者研究的是內皮細胞。在內皮細胞亞群中,先總體上比較兩組(癌癥和組織)的細胞類型差異; 然后對比兩組細胞的基因表達差異,并對差異基因進行功能分析。

Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment


發表期刊:nature medicine (2018年8月)

樣本類型:肺癌樣品 (n=15,11癌+4癌旁)

組學技術:scRNA-seq


主要結果

 取5個肺癌患者的15個組織(11個肺癌組織+4個癌旁組織),單細胞解離后進行scRNA-seq檢測。共獲得53698細胞(39323癌組織細胞+13375正常組織細胞)。

 通過降維和聚類分析,初步獲得肺癌(和正常肺)的細胞圖譜。這里我們把細胞分為8大類,分別從組織類型、樣本批次、細胞聚類及表達轉錄本總數上做總體分析,還對每一亞群的marker gene進行驗證和每一亞群的細胞構成進行分析。

 然后依次對每一亞群進行進一步分析。因為內皮層與癌癥發生Z為緊密,我們重點分析這一亞類。

 首先內皮細胞群進行重新聚類,分析細胞亞群的構成。然后從多方面比較癌組織和正常組織的差異,如圖譜中細胞分布差異,基因表達差異等。對比后我們發現與血管生成的基因表達上升,與免疫激活的基因表達下降;然后對這些差異基因進一步進行KEGG和GO分析。

為了嚴謹,其他細胞亞群也如此,比較分析每一亞群中癌癥細胞群與正常細胞群的差異。

 Z后結合臨床數據對單細胞結果進行論證。

   近兩年研究癌癥的文章,不少都參考此文章思路, 足以說明此思路的經典性。其他類似此思路的文章見參考資料,如果感興趣需要原文,歡迎微信留言。


參考資料:

1、Lambrechts, D., Wauters, E., Boeckx, B. et al. Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment. Nat Med 24, 1277–1289 (2018). https://doi.org/10.1038/s41591-018-0096-5   (IF36.361)

2、Chen S, Zhu G, Yang Y, Wang F, Ren S.et al. Single-cell analysis reveals transcriptomic remodellings in distinct cell types that contribute to human prostate cancer progression. Nat Cell Biol. 2021 Jan;23(1):87-98. doi: 10.1038/s41556-020-00613-6   (IF17.827)

3、Maynard A, McCoach CE, Rotow JK, Bivona TG. et al. Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequencing. Cell. 2020 Sep 3;182(5):1232-1251.e22. doi: 10.1016/j.cell.2020.07.017. Epub 2020 Aug 20.    (IF36.216)

4、Ji AL, Rubin AJ, Thrane K, Jiang S, Reynolds DL, Khavari PAet al. Multimodal Analysis of Composition and Spatial Architecture in Human Squamous Cell Carcinoma. Cell. 2020 Jul 23;182(2):497-514.e22. doi: 10.1016/j.cell.2020.05.039.    (IF36.216)

5、Aoki T, Chong LC, Takata K, Milne K, Hav M, Colombo A, Chavez EA, Steidl C.  et al.Single-Cell Transcriptome Analysis Reveals Disease-Defining T-cell Subsets in the Tumor Microenvironment of Classic Hodgkin Lymphoma. Cancer Discov. 2020 Mar;10(3):406-421. doi: 10.1158/2159-8290    (IF26.37)


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本文網址:http://www.oyuncash.com/news/597.html

關鍵詞:單細胞,腫瘤

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