单细胞测序技术

单细胞轨迹分析之应用篇

2022-11-02  本文已影响0人  单细胞空间交响乐

作者,Evil Genius

最近见到了很多研究者,真的是不把单细胞轨迹分析当回事,拿到样本不定义直接跑monocle,这能对么?我看了都着急,基本理论要多多学习啊~~~,网上那么多教程,有甄别的看,不要盲目跑代码。

单细胞个性化分析之轨迹分析篇

理论知识不是本篇重点,简单介绍一下

轨迹分析主要基于以下3个步骤:
(1)基因筛选:寻找以“拟时”(即不只是嘈杂)方式变化的基因,并利用这些基因来构造数据。
(2)降低维度:一旦选择了用于细胞排序的基因,就会对数据进行降维处理。
(3)pseudotime对细胞排序:通过将表达数据投影到较低维空间,构建细胞间的分化轨迹。

基因筛选

构建的轨迹分析首先是要选择用于构建轨迹的基因,当然,选择轨迹分析时用到的基因有很多方法。
(1)离散度高的基因(monocle自带的方法,默认前1000):缺点是a、基因是否与发育相关不清楚;b、不同细胞类型的发育选取的基因数量不可能一致;c、基因断层(即基因并不是连续变化);d、软件并不能依据轨迹基因来判断细胞是否具有多种分化路径。
(2)Seurat[2]本身挑选高变基因的三种方法(vst、mean.var.plot、dispersion):因为Seurat降维聚类的关系,Seurat选择的高变基因也可以用于做轨迹分析,但缺点也很明显a、基因是否与发育相关不清楚;b、不同细胞类型的发育选取的基因数量不可能一致;c、基因断层;d、Seurat本身挑选的高变基因基于样本整体,没有分化关系的也纳入了分析。
(3)如果背景很强,最好的解决方式是根据生物学背景选取发育的相关基因(例如采取多样本、多时间点的策略推断发育基因,a、对比不同时间相同细胞类型的基因变化关系。b、挑选表征分化关系的基因进行轨迹分析),缺点很明显,难度特别大。
(4)寻找细胞类型之间具有连续变化的基因,理论上这是最优的选择。

降低维度

降维方法除了在基础分析篇提到的线性降维PCA与非线性降维TSNE、UMAP之外,针对轨迹分析会有独特的降维方法。来了解一下轨迹分析软件用到的主流降维方式。

最后定义轨迹

2022年9月发表于nature的文章MYB orchestrates T cell exhaustion and response to checkpoint inhibition为了研究多潜能的 TPEX cells, 专门进行流式分选该细胞类型,在细胞注释的基础之上,分析细胞的分化潜能,分析软件Slingshot,人为指定轨迹的起点。

2022年8月发表于Nature Communications的文章Cellular taxonomy of Hic1+ mesenchymal progenitor derivatives in the limb: from embryo to adult也是专门研究间充质细胞(流式分选)的分化关系,分析软件URD,这个软件更夸张,不仅要人为指定时间的起点,还要指定发育的终点。

ScRNA-seq analyses define a mesenchymal cell progenitor hierarchy

2022年9月发表于Journal of experimental medicine的文章Helminth-induced reprogramming of the stem cell compartment inhibits type 2 immunity在做轨迹分析的时候,也是运用单细胞技术对epithelial lineage的细胞进行数据分析,定义的基础上运用软件Monocle3进行轨迹推断,人为指定发育的起点。

2022年8月发表于Science Advances的文章RSPO2 defines a distinct undifferentiated progenitor in the tendon/ligament and suppresses ectopic ossification在做轨迹分析的时候,只对定义好的mesenchymal cell clusters进行轨迹推断,软件Monocle2,并且人为指定时间的起点。

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2022年8月发表于Cell Reports的文章Transcriptomics, regulatory syntax, and enhancer identification in mesoderm-induced ESCs at single-cell resolution,也是对ESCs进行轨迹分析,软件monocle3,人为指定root。

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2022年8月发表于Kidney International的文章Urinary single-cell sequencing captures kidney injury and repair processes in human acute kidney injury也是在细胞注释的基础上,对kidney injury后的urinary tubular epithelial cells (TECs)进行轨迹分析(亚群轨迹分析),软件monocle3,人为指定root。

2022年7月发表于Nature Communications的文章A brain precursor atlas reveals the acquisition of developmental-like states in adult cerebral tumours仍然是先定义,不过这次是把所有细胞纳入进来轨迹分析,方法velocyto。

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但是真正在研究发育的时候,还是抽取有发育关系的细胞类型进行轨迹分析,分析方法URD。


2022年7月发表于Nature Communications的文章[Somatic cell fate maintenance in mouse fetal testes via autocrine/paracrine action of AMH and activin B也是针对有分化关系的细胞类型进行轨迹分析,分析软件monocle3,人为指定发育root。

2022年7月发表于Nature Communications的文章Single-cell analysis highlights differences in druggable pathways underlying adaptive or fibrotic kidney regeneration也是针对GMM细胞类型的亚群进行轨迹分析,也需要人为指定时间root,分析软件Slingshot。



2022年7月发表于Redox Biology的文章Dissecting the process of human neutrophil lineage determination by using alpha-lipoic acid inducing neutrophil deficiency model也是针对具体的细胞类型进行轨迹分析,软件monocle2.

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2022年7月发表于Redox Biology的文章Nox4 promotes endothelial differentiation through chromatin remodeling也是一样的,软件SlingShot,人为指定root。

2022年7月发表于Cell Reports的文章 Mesenchymal-epithelial interaction regulates gastrointestinal tract development in mouse embryos也是针对具体的细胞类型进行轨迹分析,根据取样时间确定root。


看到了吧,哪有人一上来注释没做好,直接做轨迹分析的,我们来总结一下做轨迹分析的注意点:

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