單細胞(核)轉錄組學已成為生命科學研究的基礎工具,在疾病、免疫、生命演化、器官結構、發(fā)育等領域發(fā)揮重要作用,但規(guī)模化研究往往是制約單細胞層面研究的重要因素。為了突破單細胞研究門檻高、費用高的瓶頸,凌恩生物重磅推出了國產DNBelab C-TaiM 4平臺,該平臺可以實現高通量、低成本、單細胞研究一站式解決方案。目前已經應用于人、鼠、猴、豬等十幾個物種,超200種不同類型樣本的單細胞轉錄組研究,可為更多科研工作者保駕護航。 小編通過一篇基于C4平臺測序發(fā)表的文章介紹一下單細胞轉錄組分析結果。這篇發(fā)表在《Journal of Inflammation Research》期刊上的文章,主要利用單細胞核轉錄組技術研究了睪丸胚胎性橫紋肌肉瘤的腫瘤內異質性和腫瘤微環(huán)境的復雜性。 期刊:Journal of Inflammation Research 影響因子:6.922 發(fā)表時間:2022.01 樣本類型:睪丸腫瘤 DOI: 10.2147/JIR.S343068 研究目的睪丸胚胎性橫紋肌肉瘤(ERMS)是一種罕見的兒童軟組織腫瘤,具有較高的腫瘤內異質性。研究對睪丸ERMS腫瘤組織和正常組織進行單細胞核轉錄組測序(snRNA-seq),分析了ERMS的瘤內異質性和腫瘤微環(huán)境。 研究結果研究通過單細胞核轉錄組測序。從睪丸ERMS組織中共獲得8868個腫瘤細胞和10147個正常細胞。異質性惡性亞型由6個亞群(C1-C6)組成,具有不同的增殖和遷移潛能。細胞軌跡分析顯示,C1亞群可能是腫瘤的起始細胞,在RMS發(fā)展過程中轉化為兩種不同類型的惡性細胞C2和C5/6。差異表達的基因與細胞粘附和細胞外基質信號通路密切相關。此外,細胞亞群(巨噬細胞和腫瘤細胞、內皮細胞和腫瘤細胞)之間的相互作用分析表明,膠原相關基因COL6A1從ERMS的啟動到整個惡性轉化過程中起著關鍵作用。研究結果為了解睪丸ERMS的發(fā)生和進展提供了新的見解,并在開發(fā)睪丸ERMS診斷和標志物方面具有潛在的價值。 睪丸ERMS的SnRNA-Seq分析及細胞分型(A) 對睪丸ERMS腫瘤進行scRNA-seq的工作流程處理。(B)顯示基因組區(qū)域差異表達基因的熱圖。(C) UMAP圖顯示了睪丸ERMS的主要細胞類型。(D)正常組織和腫瘤組織中特定細胞類型的百分比。(E) UMAP圖顯示了每種細胞類型中特異性標記物的表達情況。 睪丸ERMS不同亞群發(fā)育軌跡分析(A和B)通過UMAP分析確定了6個主要的惡性細胞亞群。(C)總結了正常組織和腫瘤組織中指定細胞類型的百分比。(D)每種細胞類型中特定標記物的熱圖。(E)6個亞群中MSigDB數據庫中9個標志基因集GSEA的途徑富集。(F)擬時序分析的顏色梯度從深藍色到淺藍色。擬時間的開始用深藍色表示,結束用淺藍色(上)表示。由Monocle2(下)生成6個亞簇的擬時間軌跡。(G)6個亞群中免疫檢查點的關鍵基因表達。(H)6個亞群的基因表達熱圖。 在睪丸ERMS中肌樣細胞的惡性轉化過程中,細胞粘附和細胞外基質組織被激活(A)使用edgeR包鑒定了癌細胞和肌樣細胞中的DEGs。紅點表示基因上調;藍點表示基因下調;灰色點表示基因無明顯變化。(B)在癌細胞和肌樣細胞中DEGs的富集途徑術語。(C)癌細胞和肌樣細胞中DEGs的富集生物學過程。癌細胞和肌樣細胞的(D)SCENIC分析。 巨噬細胞中膠原途徑和細胞外基質途徑被激活(A) UMAP圖顯示了睪丸ERMS中的3個巨噬細胞亞群。(B)總結了正常組織和腫瘤組織中指定細胞類型的百分比。(C) UMAP圖顯示了各亞群中巨噬細胞標記基因的表達情況。(D)顯示3個亞群中免疫相關關鍵基因表達的熱圖。(E)3個巨噬細胞亞組中免疫檢查點分子的GSVA分析。(F)擬時間的顏色梯度從深藍色到淺藍色。擬時間的開始用深藍色表示,擬時間的結束用淺藍色(上)表示。Monocle2(下)生成3個亞群的擬時間軌跡。(G)顯示了在擬時間軌跡上表達水平變化最大的前10個DEG。顏色從藍色到紅色表示從低到高。(H)3個巨噬細胞亞群中前10個DEG富集的途徑。 內皮細胞在ERMS的轉移中起著關鍵作用(A) UMAP圖顯示睪丸ERMS中有3個內皮細胞亞群。(B)總結了正常組織和腫瘤組織中指定細胞類型的百分比。(C) UMAP圖顯示了各亞組中內皮細胞標記物的表達情況。(D)通過Monocle2生成了3個亞組內皮細胞的擬時間軌跡。顯示3個亞組中免疫檢查點的關鍵基因表達的熱圖。(E)根據DEGs表達趨勢將內皮細胞分為3簇。顏色鍵從藍色到紅色表示從低到高。(F)3個內皮細胞亞組中DEG的富集生物學過程。(G)3個內皮細胞亞組的基因集變異(GSVA)分析。(H)內皮細胞3個亞組中免疫激活的關鍵基因表達。 膠原通路相關基因COL6A1是預后不良的標志(A)顯示了每個亞群之間的相互作用。(B)顯示了各亞群之間的相互作用得分。(C和D)各亞群間相互作用的核心基因。(E)基于COL6A1表達變化的Kaplan-Meier圖預測肉瘤患者無病生存率。 秋天的第一波優(yōu)惠~凌恩為您奉上科研神器:DNBelab C-TaiM 4平臺測序特惠 心動不如行動,快來聯系吧! 參考文獻 Xu X, et al. Single Nuclear RNA Sequencing Highlights Intra-Tumoral Heterogeneity and Tumor Microenvironment Complexity in Testicular Embryonic Rhabdomyosarcoma. Journal of Inflammation Research. 2022;15:493-507. |
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