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10X高通量單細胞轉錄組測序技術再發高分文章!2020年2月20日,頂級期刊《Cell》報道了利用高通量單細胞測序繪制小鼠ECs圖譜的文章。

Cell發文 | 高通量單細胞轉錄組測序繪制小鼠內皮細胞精細圖譜

該篇文章深度解析了小鼠11個組織ECs的異質性特征,共鑒定得到78個ECs亞型,所有分群結果均可在在線數據庫中查詢。


文章亮點

1. 第一次大規模提供了小鼠11個組織ECs圖譜;

2. 該研究提供了可以用于數據挖掘的網絡工具;

3. 詳述了組織內和組織間ECs異質性特征;

4. 利用構建的ECs圖譜對其他公共數據庫數據進行了評價。

Cell發文 | 高通量單細胞轉錄組測序繪制小鼠內皮細胞精細圖譜


研究背景

ECs排列在血管上,在維持氧氣、傳輸營養物質等方面發揮重要作用。然而,單個組織內部ECs的異質性程度,以及不同組織間血管床ECs的異質性在很大程度上都是未知的。過去雖有一些ECs異質性的相關研究,但大多數使用的是 Bulk RNA-sequencing或者集中在研究某個組織內的ECs異質性。本研究利用高通量單細胞測序,對小鼠11個組織的ECs進行大規模異質性研究,并構建了小鼠ECs異質性在線數據庫,方便科學工作者對數據進行挖掘研究。


結果展現

1. 構建ECs圖譜

Cell發文 | 高通量單細胞轉錄組測序繪制小鼠內皮細胞精細圖譜

Figure 1 ECs圖譜和鑒定不同組織間的ECs的特異性marker

Figure 1A 展示了文章的實驗流程,通過MACS和FACS富集得到11個組織的ECs進行單細胞測序,結果共獲得 39,182 個細胞,每個細胞平均測到1,308個基因的表達。然后根據細胞類型marker剔除掉不關注的細胞類型,最后獲得 32,567 ECs進行下游分析。Figure 1B-D展現了ECs的降維聚類細胞圖譜以及鑒定出不同組織ECs的marker基因。可以看到除了趾長伸肌ECs,不同組織ECs的marker基因有顯著區別。


2. GSVA和SCENIC分析不同組織間ECs的異質性特征

Cell發文 | 高通量單細胞轉錄組測序繪制小鼠內皮細胞精細圖譜

Figure2 不同組織間的ECs的異質性特征

為了展現不同組織間ECs的異質性特征,這里作者用了目前單細胞主流的兩大高級分析GSVA和SCENIC。首先作者從MSigDB數據庫挑選出615個血管相關基因集,利用GSVA分析這些基因集在不同組織ECs的富集情況。結果發現不同組織來源的ECs富集到不同的生物學過程條目。這些條目揭示了不同組織ECs的不同作用(Figure 2B),如肺部ECs富集了免疫調節相關的條目,揭示了肺部ECs在免疫監視中的作用。接下來,為了研究不同組織ECs表型的潛在分子機制,作者利用SCENIC分析研究轉錄因子在不同ECs中的調控作用(Figure 2C & Figure 2D),結果發現轉錄因子調控網絡呈現了組織特異性,如 Foxq1和Hoxd9分別在腦部和睪丸中有較強的調控作用。


3. 組織內血管床的異質性研究

Cell發文 | 高通量單細胞轉錄組測序繪制小鼠內皮細胞精細圖譜

Figure 3不同組織間的ECs的異質性特征

這一部分作者按照組織不同,對每個組織的ECs進行單獨降維聚類分析,并根據已知的EC亞型marker進行了亞群定義,如動脈、靜脈和毛細血管ECs等(Figure3)。

接下來,作者研究了同一種亞型下,不同組織間保守的marker基因。結果發現,動脈、靜脈和淋巴管均能找到組織保守性marker,只有毛細血管很難找到組織間保守性marker,這個結果強調了組織間毛細血管ECs的異質性(Figure 4D)。此外,作者利用 Jaccard相似性系數發現不同組織間動脈血管轉錄特性最為類似,靜脈、毛細血管和淋巴管中則有較大的異質性(Figure 4E)。

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Figure 4不同組織間的ECs的保守性和特異性marker


4. 發現了一些意想不到的ECs亞群

單細胞測序的一大重要特點就是往往能夠發現一些新亞群,該篇文章也不例外。作者因為使用分選的ECs進行測序,分辨率較高,獲得的都是ECs,所以往往可以發現一些常規情況下很難發現的新亞群。這里作者就發現了一些新的亞群,如首次在腸道中發現Aqp7陽性的毛細血管ECs(Figure 4A),并進行了免疫熒光驗證(Figure 4F)。

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Figure 5 ECs新亞群鑒定


5. 組織間ECs代謝相關基因的特異性

ECs的代謝相關基因主要在血管穩態和生成上發揮作用。前面發現,不同組織ECs的均上調了不同的代謝相關基因的表達,因此,這里作者想要探究不同組織ECs代謝相關基因的特異性表達差異。結果發現,不同組織ECs代謝相關基因表達有顯著性差異。如腦部ECs特異性富集葡萄糖轉運、氨基酸和脂肪酸相關基因(Figure 6B),脾臟ECs顯著性富集膽固醇代謝相關基因(Figure 6D)。此外,作者發現同一個組織下,不同血管床也會表現出代謝相關基因的差異性表達。如腦部ECs中,動脈、靜脈和毛細血管ECs均高表達轉運相關基因,除了脈絡叢ECs(Figure 6H)。

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Figure 6 組織間ECs代謝相關基因的異質性特征


6. ECs圖譜的普適性評價

Cell發文 | 高通量單細胞轉錄組測序繪制小鼠內皮細胞精細圖譜

Figure 7 使用ECs圖譜對公共數據庫進行注釋

最后作者利用了公共數據庫評價了構建的ECs圖譜在識別ECs亞型上的表現,發現構建的ECs圖譜具有普適性(Figure 7A),并且沒有性別區分。


歐易點評

  1. 細胞圖譜是單細胞文章的基礎也是根本,2020年仍然是高分文章的主流思路;
  2. 該篇文章11個組織僅捕獲到三萬多細胞,并且組織間捕獲的細胞數目偏差比較大,證明細胞捕獲數目以及樣本間細胞數目差異并不是發高分文章的第一要素;
  3. 高級分析很重要,如該篇文章利用到的GSVA分析和SCENIC分析;
  4. 細胞類型和亞型的定義,必須依賴于經典marker的表達,這部分也是最花費精力的;歐易生物對每一個單細胞項目均配置了經驗豐富的技術支持人員,幫助客戶快速、準確判定細胞類型;
  5. 代謝相關基因、疾病相關基因在不同分組中的表達差別分析,高分文章屢試不爽,歐易生物即將推出系列講座,敬請期待




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本文系歐易生物原創

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