圖1?利用Monocle推斷類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎PBMCs B細胞的分化軌跡[3]

2020年Nature Communication發(fā)表的Single-cell RNA-seq reveals that glioblastoma recapitulates a normal neurodevelopmental hierarchy[4]，利用RNA速度表征了膠質(zhì)母細胞瘤的分化過程，證實了膠質(zhì)母細胞瘤層次結(jié)構(gòu)頂點是腫瘤祖細胞，星形細胞、間充質(zhì)、少突膠質(zhì)細胞和神經(jīng)元癌細胞比腫瘤祖細胞的分化程度更高，并且在每個患者中均可見特定細胞分化方向（圖2）。

圖2?基于RNA?velocity分析膠質(zhì)母細胞瘤細胞分化路徑[4]

單細胞測序數(shù)據(jù)分析之2、細胞通訊分析–解析細胞間的信號通訊關(guān)系

多細胞生物是由很多不同類型細胞組成的開放而復(fù)雜體系，配體受體復(fù)合物介導(dǎo)的細胞間通訊對協(xié)調(diào)發(fā)育、分化和炎癥等多種生物學(xué)過程至關(guān)重要。細胞通訊分析，又稱細胞受體-配體互作分析，是以細胞亞群的基因表達量數(shù)據(jù)為研究對象，通過獲得細胞中配體及受體基因的表達信息，比較細胞類型之間的配體與受體基因表達差異，分析得到細胞亞群間的信號通訊關(guān)系，在闡明生物學(xué)過程中細胞間通訊的復(fù)雜性、多樣性和動態(tài)性方面有重要意義。

2020年Nature Communications發(fā)表的Single-cell RNA sequencing highlights the role of inflammatory cancer-associated fibroblasts in bladder urothelial carcinoma[5]，對8例膀胱癌腫瘤樣本和3例配對癌旁粘膜樣本進行了單細胞轉(zhuǎn)錄組測序分析，利用CellphoneDB[6]軟件進行細胞通訊分析，分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，炎性癌癥相關(guān)成纖維細胞iCAFs與其他細胞類型的相互作用最多，且與內(nèi)皮細胞ECs的相互作用最強（圖3a）；iCAF表達更高水平的CXCL12，其受體包括 DPP4、CXCR3、CXCR4 和 ACKR3 (CXCR7)，由于CXCR4和CXCR3 在免疫細胞上廣泛表達，猜測iCAFs分泌 CXCL12是膀胱癌免疫浸潤狀態(tài)的原因（圖3b）；iCAFs產(chǎn)生VEGF（包括VEGFA和VEGFB），與ECs的VEGF受體(FLT1、KDR、MET和FLT4)結(jié)合，促進血管生成，與腫瘤的惡性進展有關(guān)（圖3c）。

圖3?利用CellPhoneDB分析膀胱癌不同細胞類型間配體-受體相互作用[6]

單細胞測序數(shù)據(jù)分析之3、GSEA/GSVA分析–基于功能基因集的富集分析策略

GSEA( Gene Set Enrichment Analysis)，是2005年由Broad Institute研究開發(fā)的一種基于基因集的富集分析方法[7]，用來評估一個預(yù)先定義的基因集的基因在與表型相關(guān)度排序的基因表中的分布趨勢，從而判斷其對表型的貢獻。GSEA是從所有基因的表達豐度出發(fā)，分析在不同的通路中的基因的整體表達影響，這也是區(qū)別于GO/KEGG富集分析的地方，GSEA不需要設(shè)定差異閾值篩選目標(biāo)基因集，理論上更容易囊括細微但協(xié)調(diào)性的變化對生物通路的影響。

上述膀胱癌的單細胞文獻中[5]，利用GSEA對iCAFs和肌癌相關(guān)成纖維細胞mCAF兩種細胞類型的基因進行了GSEA富集分析，結(jié)果顯示，iCAFs與胞外基質(zhì)降解基因集顯著相關(guān)，暗示iCAFs可能在腫瘤轉(zhuǎn)移中發(fā)揮作用，同時iCAFs與細胞因子-細胞因子受體相互作用基因集也顯著相關(guān)（圖4，左圖）；mCAFs則與肌肉收縮、PGC1A通路顯著相關(guān)，這一結(jié)果與之前的體外研究結(jié)果一致（圖5，右圖）。

圖4?利用GSEA分析膀胱癌腫瘤相關(guān)成纖維細胞顯著富集的通路[5]

GSVA分析（Gene Set Variation Analysis）[8]與GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）都是一種基于基因集的富集分析方法，能夠有效彌補傳統(tǒng)富集分析對微效基因的有效信息挖據(jù)不足等問題，更為全面地對某一功能單位的調(diào)節(jié)作用進行解釋，Broad研究所在GSEA發(fā)布8年之后，開發(fā)了GSVA算法來拓展基因集分析的應(yīng)用。GSEA分析主要用于兩兩組間比較的方案設(shè)計中，對于分組比較復(fù)雜的方案設(shè)計則比較適合GSVA分析，GSVA不需要預(yù)先進行樣本之間的差異分析，依據(jù)表達矩陣就可以計算每個樣本中特定基因集的變異分?jǐn)?shù)。

2020年Cell Research發(fā)表的Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma[9]，利用GSVA分析了鼻咽癌NPC不同細胞亞型間的通路活性差異，結(jié)果顯示，參與干擾素 (IFN)-α和IFN-γ通路在巨噬細胞中相對上調(diào)，而血管生成、NF-κB 介導(dǎo)的 TNF-α 信號傳導(dǎo)和缺氧相關(guān)信號通路在單核細胞中上調(diào)（圖5，左圖）；生發(fā)中心（GC）B細胞表現(xiàn)出丙酮酸代謝和MYC途徑的激活，而漿細胞中的糖酵解途徑被上調(diào)，在漿細胞中也檢測到巨噬細胞趨化途徑的高活性，表明這些途徑在促進巨噬細胞募集到 NPC 中的 TME 中的潛在作用（圖5，右圖）。

圖5?利用GSVA分析鼻咽癌不同髓系細胞亞型間的通路活性差異[9]

單細胞測序數(shù)據(jù)分析之4、腫瘤拷貝數(shù)變異分析–揭示惡性細胞表型

拷貝數(shù)變異(Copy number variation, CNV)是由基因組發(fā)生重排而導(dǎo)致的，基因組大片段的拷貝數(shù)增加或者減少，基因組結(jié)構(gòu)變異(Structural variation, SV) 的重要組成部分，也是人類疾病的重要致病因素之一。與正常細胞相比，腫瘤基因組部分區(qū)域呈現(xiàn)過表達或低表達狀態(tài)，通過與一組參考的“正?！奔毎啾龋容^不同樣本間或不同細胞類型之間的CNV基因表達差異，探索腫瘤基因組位置上基因的表達強度，最終反映基因大片段區(qū)域的CNV事件，鑒定體細胞整個染色體或大片段染色體的擴增或缺失。

2021年Cell death discovery發(fā)表的Single-cell RNA transcriptome reveals the intra-tumoral heterogeneity and regulators underlying tumor progression in metastatic pancreatic ductal adenocarcinoma[10]，利用inferCNV[11]對胰腺導(dǎo)管腺癌轉(zhuǎn)移灶的5種導(dǎo)管細胞亞型進行inferCNV分析，鑒別惡性細胞，分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，五種導(dǎo)管細胞亞型都經(jīng)歷了顯著的CNV事件，均為轉(zhuǎn)移灶中的惡性細胞（圖6E）；計算CNV scores并繪制小提琴，發(fā)現(xiàn)1型導(dǎo)管細胞的CNV水平顯著高于其他類型的導(dǎo)管細胞，提示1型導(dǎo)管細胞惡性程度更高（圖6F）。

圖6?利用inferCNV揭示胰腺導(dǎo)管腺癌惡性細胞類型[11]

單細胞測序數(shù)據(jù)分析之5、轉(zhuǎn)錄因子活性分析–挖掘關(guān)鍵調(diào)控轉(zhuǎn)錄因子

?單細胞研究通常會涉及到一個核心關(guān)鍵問題：細胞的異質(zhì)性以及這種異質(zhì)性是如何發(fā)展和維持的。這種細胞異質(zhì)性很大程度上是由潛在的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)決定的，特定轉(zhuǎn)錄因子（transcription factor，TF）集合的協(xié)同表達驅(qū)動各自靶標(biāo)基因的表達，從而建立特定的基因表達譜。因此，單細胞的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)對于深入挖掘細胞異質(zhì)性背后的生物學(xué)意義是至關(guān)重要的。SCENIC Suite[12]是一套基于SCENIC（Single-Cell Regulatory Network Inference and Clustering）來研究和破譯基因調(diào)控的工具，能從單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中推斷TF、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和細胞類型，基本原理是基于共表達和DNA調(diào)控保守序列（motif）分析推斷基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，然后在每個細胞中分析網(wǎng)絡(luò)活性以鑒定細胞狀態(tài)。

上述鼻咽癌的單細胞文獻[9]，利用SCENIC分析髓系細胞的轉(zhuǎn)錄因子活性，發(fā)現(xiàn)BNR1H3 和 TFEC 轉(zhuǎn)錄因子活性在巨噬細胞中顯著上調(diào)（圖7e）；進一步利用生存分析揭示了NR1H3和TFEC的高表達水平與 NPC 患者預(yù)后改善之間的關(guān)聯(lián)（圖k, n），暗示NR1H3和TFEC在鼻咽癌發(fā)展中的重要調(diào)控作用。

圖7??基于SCENIC分析鼻咽癌關(guān)鍵調(diào)控轉(zhuǎn)錄因子[9]

單細胞測序數(shù)據(jù)分析之6、加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析–篩選表型相關(guān)核心調(diào)控網(wǎng)絡(luò)

加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析（Weighted Gene Co-expression Network Analysis, WGCNA）[13]是構(gòu)建基因共表達網(wǎng)絡(luò)的常用方法，可以探索模塊與特定表型或疾病的關(guān)聯(lián)關(guān)系,最終達到鑒定基因網(wǎng)絡(luò)的目的；單細胞測序技術(shù)可以揭示特定腫瘤組織中的細胞特異性，對細胞進行分類，并且識別特定的標(biāo)志物，但其檢測的細胞數(shù)量和病例來源都是有限的。利用WGCNA分析單細胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)，可以提供一套有別于高変基因、差異分析的方法，不依賴于數(shù)據(jù)庫直接用表達量的相關(guān)性值預(yù)測調(diào)控關(guān)系，篩選某些細胞亞群中有關(guān)聯(lián)作用的基因集（稱為模塊），可以從成千上萬的基因中挑選出高度相關(guān)的基因的模塊，并將模塊與表型進行關(guān)聯(lián)，尋找marker gene或治療靶點。

2021年Nature communications發(fā)表的Cellular and molecular landscape of mammalian sinoatrial node revealed by single-cell RNA sequencing[14]，利用WGCNA分析成年小鼠竇房結(jié)SAN細胞基因表達網(wǎng)絡(luò)，確定了十個共表達模塊（圖8a）；功能富集分析結(jié)果顯示有六個模板與離子通道的調(diào)節(jié)有關(guān)，其中紅色模塊基因主要集中在K+和Ca2+通道上（圖8c）。

圖8?利用WGCNA分析小鼠竇房結(jié)細胞基因共表達調(diào)控網(wǎng)絡(luò)[14]

?看完上述內(nèi)容，單細胞測序分析思路與方法get起來，屬于你的單細胞故事將由你自己講述~

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圖9 ?百邁客部分分析實例展示

 

參考文獻：

[1]?http://cole-trapnell-lab.github.io/monocle-release/docs/

[2]?La Manno, Gioele et al. “RNA velocity of single cells.” Nature vol. 560,7719 (2018): 494-498. doi:10.1038/s41586-018-0414-6

[3]?Wu, Xunyao et al. “Single-cell sequencing of immune cells from anticitrullinated peptide antibody positive and negative rheumatoid arthritis.” Nature communications vol. 12,1 4977. 17 Aug. 2021, doi:10.1038/s41467-021-25246-7

[4]?Bergen, Volker et al. “Generalizing RNA velocity to transient cell states through dynamical modeling.” Nature biotechnology vol. 38,12 (2020): 1408-1414. doi:10.1038/s41587-020-0591-3

[5]?Chen, Zhaohui et al. “Single-cell RNA sequencing highlights the role of inflammatory cancer-associated fibroblasts in bladder urothelial carcinoma.” Nature communications vol. 11,1 5077. 8 Oct. 2020, doi:10.1038/s41467-020-18916-5

[6]?Subramanian, Aravind et al. “Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles.” Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America vol. 102,43 (2005): 15545-50. doi:10.1073/pnas.0506580102

[7]?Chen, Zhaohui et al. “Single-cell RNA sequencing highlights the role of inflammatory cancer-associated fibroblasts in bladder urothelial carcinoma.” Nature communications vol. 11,1 5077. 8 Oct. 2020, doi:10.1038/s41467-020-18916-5

[8]?H?nzelmann, Sonja et al. “GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data.” BMC bioinformatics vol. 14 7. 16 Jan. 2013, doi:10.1186/1471-2105-14-7

[9]?Chen, Yu-Pei et al. “Single-cell transcriptomics reveals regulators underlying immune cell diversity and immune subtypes associated with prognosis in nasopharyngeal carcinoma.” Cell research vol. 30,11 (2020): 1024-1042. doi:10.1038/s41422-020-0374-x

[10]?Xu, Qianhui et al. “Single-cell RNA transcriptome reveals the intra-tumoral heterogeneity and regulators underlying tumor progression in metastatic pancreatic ductal adenocarcinoma.” Cell death discovery vol. 7,1 331. 3 Nov. 2021, doi:10.1038/s41420-021-00663-1

[11]?https://github.com/broadinstitute/inferCNV

[12]?https://scenic.aertslab.org/

[13]?Langfelder, Peter, and Steve Horvath. “WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis.” BMC bioinformatics vol. 9 559. 29 Dec. 2008, doi:10.1186/1471-2105-9-559

[14]?Liang, Dandan et al. “Cellular and molecular landscape of mammalian sinoatrial node revealed by single-cell RNA sequencing.” Nature communications vol. 12,1 287. 12 Jan. 2021, doi:10.1038/s41467-020-20448-x