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如何利用单细胞技术发肿瘤高分文章

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如何利用单细胞技术发肿瘤高分文章

发布日期:2021-06-30 作者: 点击:

单细胞技术应用主要有三个方向:肿瘤方向、免疫细胞方向和生长发育方向。其中生长发育方向是最早应用的,从人、大小鼠逐渐扩展到其他各物种的发育研究。前两个方向常结合在一起,其中肿瘤方向的应用,在整个单细胞技术应用中占比超过40%,一个原因是癌症类型多样,另一个原因是癌症科研价值巨大。



上图是用单细胞技术研究癌症的常规思路,通过对比癌组织和正常组织的细胞群差异,进而发现致病机制以提供治疗手段参考如果样本量巨大,这种思路的文章可发表CNS等神刊;如果我们样本量只有几例,如此思路依然能发10分以上的好文章。今天以2018年《nature medicine》的文章为例,详细聊聊它的思路。


这篇文章是单细胞技术研究癌症的经典,为后面许多研究癌症的提供思路样板。作者通过5个肺癌患者的15个样品,通过scRNA-seq把肺癌组织和癌旁组织进行细胞聚类分析,研究肿瘤微环境的细胞构成及功能。


首先作者取了5个肺癌病人的样本(含癌旁样品)共计15个肺癌组织和4个正常组织。通过单细胞测序后进行了总体分析。

 然后作者依次对每一个亚类进行进一步分析,首先作者研究的是内皮细胞。在内皮细胞亚群中,先总体上比较两组(癌症和组织)的细胞类型差异; 然后对比两组细胞的基因表达差异,并对差异基因进行功能分析。

Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment


发表期刊:nature medicine (2018年8月)

样本类型:肺癌样品 (n=15,11癌+4癌旁)

组学技术:scRNA-seq


主要结果

 取5个肺癌患者的15个组织(11个肺癌组织+4个癌旁组织),单细胞解离后进行scRNA-seq检测。共获得53698细胞(39323癌组织细胞+13375正常组织细胞)。

 通过降维和聚类分析,初步获得肺癌(和正常肺)的细胞图谱。这里我们把细胞分为8大类,分别从组织类型、样本批次、细胞聚类及表达转录本总数上做总体分析,还对每一亚群的marker gene进行验证和每一亚群的细胞构成进行分析。

 然后依次对每一亚群进行进一步分析。因为内皮层与癌症发生最为紧密,我们重点分析这一亚类。

 首先内皮细胞群进行重新聚类,分析细胞亚群的构成。然后从多方面比较癌组织和正常组织的差异,如图谱中细胞分布差异,基因表达差异等。对比后我们发现与血管生成的基因表达上升,与免疫激活的基因表达下降;然后对这些差异基因进一步进行KEGG和GO分析。

为了严谨,其他细胞亚群也如此,比较分析每一亚群中癌症细胞群与正常细胞群的差异。

 最后结合临床数据对单细胞结果进行论证。

   近两年研究癌症的文章,不少都参考此文章思路, 足以说明此思路的经典性。其他类似此思路的文章见参考资料,如果感兴趣需要原文,欢迎微信留言。


参考资料:

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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关键词:单细胞,肿瘤

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